· Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe Fachbereich Elektrotechnik und Technische Informatik...

Fachbereich

Elektrotechnik und Technische Informatik

Modulhandbuch für die Bachelorstudiengänge

Data Science (B.Sc.)

Elektrotechnik (B.Sc.)

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.)

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.)

Technische Informatik (B.Sc.)

Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe

Fachbereich Elektrotechnik und Technische Informatik Modulhandbuch für die Bachelorstudiengänge

Version 1.2

2

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Version Datum Geändert

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Änderung

1.0 27.07.2020 Rübner Zusammenführung der Modulhandbücher der

Bachelorstudiengänge Data Science (Version 1.9), Elektrotechnik und

Technische Informatik (Version 4.16), Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie (Version 1.4) und Medizin- und

Gesundheitstechnologie (Version 1.17)

1.1 08.09.2020 Rübner KI / 5286: Modulbeschreibung eingefügt.

1.2 21.09.2020 Rübner ZT / 4537: Modulbeschreibung korrigiert.

AC / 4501: Dozent hinzugefügt.



Version 1.2

3

Inhalt Algorithmen und Datenstrukturen (AD / 5183) ................................................................................................ 7

Allgemeine und anorganische Chemie (AC / 4501) ........................................................................................ 8

Alltagsphysik (AK / 5284) ................................................................................................................................ 9

Alternative Fahrzeugantriebe (AF / 5157) ..................................................................................................... 11

Anforderungen an Medizinprodukte (AA / 4524) ........................................................................................... 12

Arzneiformung (AR / 4544) ............................................................................................................................ 13

Angewandte Statistik (AS / 5254) .................................................................................................................. 14

Anwendungen des maschinellen Lernens (AL / 5242) .................................................................................. 16

Anwendungsprojekt (AP / 5245) .................................................................................................................... 18

Automatisierte mikrobiologische Methoden (AM / 4502) ............................................................................... 19

Bachelorarbeit (BA / --) .................................................................................................................................. 20

Bautechnik 1 (BT1 / 5277) ............................................................................................................................. 21

Bautechnik 2 (BT2 / 5278) ............................................................................................................................. 23

Berufliche Bildung in Schule und Betrieb (BB / 5220) ................................................................................... 24

Betriebswirtschaftslehre (BW / 5174) ............................................................................................................ 26

Bildverarbeitung (BV / 5125) ......................................................................................................................... 28

Biophotonik (BP / 5230) ................................................................................................................................. 30

Business Intelligence (BI / 5247) ................................................................................................................... 31

Codierungsverfahren (CV / 5150) .................................................................................................................. 33

Controlling und Finanzierung (CF / 5267) ..................................................................................................... 35

Datenbanken (DB / 5188) .............................................................................................................................. 36

Datenerfassung und Datenhaltung 1 (DD1 / 5240) ....................................................................................... 38

Datenerfassung und Datenhaltung 2 (DD2 / 5249) ....................................................................................... 39

Datensicherheit (DC / 5151) .......................................................................................................................... 40

Diagnose und Förderung (DF / 5216)............................................................................................................ 42

Diskrete Signalverarbeitung (DS / 5124) ....................................................................................................... 44

Echtzeit-Datenverarbeitung (EZ / 5193) ........................................................................................................ 46

Einführung in die Elektronik (EF / 5228) ........................................................................................................ 48

Elektrische Antriebstechnik (AN / 5199) ........................................................................................................ 50

Elektrische Energietechnik (EE / 5224) ......................................................................................................... 52

Elektrische Maschinen (EM / 5128) ............................................................................................................... 54

Elektromagnetische Verträglichkeit (EV / 5130) ............................................................................................ 55

Elektronik 1 (EL1 / 5198) ............................................................................................................................... 57

Elektronik 2 (EL2 / 5194) ............................................................................................................................... 58

Elektronik für Energiemanagement (EL / 5262) ............................................................................................ 59

Elektronik für InformatikerInnen (EI / 5201) ................................................................................................... 61

Energiewirtschaft, -recht und -politik (EW / 5271) ......................................................................................... 63

Entrepreneurship (EP / 5237) ........................................................................................................................ 65

Entwurf digitaler Systeme (ED / 5116) .......................................................................................................... 66



Version 1.2

4

Entwurf von Kommunikationsprotokollen (EK / 5172) ................................................................................... 68

Erneuerbare Energien (ER / 5269) ................................................................................................................ 70

Facility Management (FM / 5272) .................................................................................................................. 71

Fluiddynamik (FD / 5264) .............................................................................................................................. 72

Funksysteme (FS / 5155) .............................................................................................................................. 73

Gender-Diversity (GD / 5205) ........................................................................................................................ 74

Geodatenbasierte Informationssysteme (GI / 5243) ..................................................................................... 75

Grundgebiete der Elektrotechnik 1 (GE1 / 5104) .......................................................................................... 76

Grundgebiete der Elektrotechnik 2 (GE2 / 5105) .......................................................................................... 77

Grundlagen der Elektrotechnik (GE / 5261) .................................................................................................. 78

Grundlagen der Mensch-Maschine-Interaktion (MM / 5233) ......................................................................... 80

Hardware-Design 1 (HD1 / 5132) .................................................................................................................. 82

Hardware-Design 2 (HD2 / 5133) .................................................................................................................. 83

Hardware eingebetteter Systeme (HE / 5176) .............................................................................................. 84

Heiz- und Klimatechnik (HK / 5266) .............................................................................................................. 86

Hochfrequenztechnik (HF / 5161) .................................................................................................................. 87

Industrielle Pharmazie (IPH / 4045) ............................................................................................................... 88

Innovations- und Technologiemanagement (IM / 5207) ................................................................................ 89

Interdisziplinäres Projekt (IP / 5256) .............................................................................................................. 90

Klimaschutz (KS / 5268) ................................................................................................................................ 93

Kommunikationstechnik 1 (KT1 / 5162)......................................................................................................... 94

Kommunikationstechnik 2 (KT2 / 5163)......................................................................................................... 96

Komplexität und Berechenbarkeit (KB / 5203) .............................................................................................. 98

Künstliche Intellingenz (KI / 5286) ................................................................................................................. 99

Leistungselektronik (LE / 5134) ................................................................................................................... 100

Managementkompetenz (MK / 5175) .......................................................................................................... 102

Maschinelles Lernen (ML / 5211) ................................................................................................................ 104

Maschinennahe Vernetzung (MV / 5137) .................................................................................................... 106

Mathematik 1 (MA1 / 5100) ......................................................................................................................... 108

Mathematik 2 (MA2 / 5101) ......................................................................................................................... 110

Mathematik 3 (MA3 / 5102) ......................................................................................................................... 112

Mathematik 4 (MA4 / 5103) ......................................................................................................................... 113

Mathematik für Datenwissenschaften 1 (MF1 / 5238) ................................................................................. 114

Mathematik für Datenwissenschaften 2 (MF2 / 5239) ................................................................................. 115

Mathematik für Energiemanagement 1 (ME1 / 5257) ................................................................................. 117

Mathematik für Energiemanagement 2 (ME2 / 5258) ................................................................................. 118

Mediendesign (MN / 5246) .......................................................................................................................... 119

Medienrecht (MC / 5248) ............................................................................................................................. 120

Medizinische Diagnostik (MD / 4520) .......................................................................................................... 121

Medizinische Räume (MR / 4522) ............................................................................................................... 122



Version 1.2

5

Medizinische Werkstoffe (MW / 5235) ......................................................................................................... 123

Menschzentrierte Systemgestaltung (MZ / 5232) ........................................................................................ 124

Messtechnik (MT / 5214) ............................................................................................................................. 126

Messtechnikpraktikum (MP / 5225) ............................................................................................................. 127

Mikrobiologie Grundlagen und Hygiene (MG / 4508) .................................................................................. 128

MINT in Praxis und Lehre (MI / 5204) ......................................................................................................... 130

Mobile Systeme (MO / 5144) ....................................................................................................................... 131

Modellierung und Simulation mechatronischer Systeme (MS / 5285) ........................................................ 132

Numerische Mathematik (NM / 5187) .......................................................................................................... 134

Objektorientierte Analyse und Design (OA / 5189) ..................................................................................... 135

Optische Übertragungstechnik und Sensorik (OS / 5212) .......................................................................... 137

Photovoltaik (PV / 5274) .............................................................................................................................. 139

Physik 1 (PH1 / 5114) .................................................................................................................................. 141

Physik 2 (PH2 / 5115) .................................................................................................................................. 143

Physik für Energietechnik (PY / 5259) ......................................................................................................... 145

Physik für Medizintechnologie (PF / 5229) .................................................................................................. 146

Physiologie und Pharmakologie (PPH / 4048) ............................................................................................ 148

Polymere und Biomaterialien (PB / 4511) ................................................................................................... 149

Praktikum für Lehramt an Berufskollegs (PL / 5221) ................................................................................... 151

Produktdesign und Ergonomie (PD / 5234) ................................................................................................. 153

Programmiersprachen 1 (PS1 / 5179) ......................................................................................................... 154

Programmiersprachen 2 (PS2 / 5180) ......................................................................................................... 156

Programmiersprachen für Energiemanagement (PS / 5260) ...................................................................... 158

Programmierung eingebetteter Systeme (PE / 5110) ................................................................................. 160

Projektarbeit (PA / 5226) ............................................................................................................................. 162

Projektarbeit (PA / 5236) ............................................................................................................................. 163

Projektwoche (PW / 5223) ........................................................................................................................... 164

Prozessanalytische Technologien (PT / 4543) ............................................................................................ 165

Rechnergestützte Numerik und Simulationstechnik (RS / 5158) ................................................................ 166

Rechnernetze (RN / 5190) ........................................................................................................................... 168

Rechnerorganisation und Betriebssysteme (RO / 5167) ............................................................................. 170

Regelung elektrischer Antriebe (RA / 5141) ................................................................................................ 172

Regelungstechnik 1 (RT1 / 5152) ................................................................................................................ 174

Regelungstechnik 2 (RT2 / 5153) ................................................................................................................ 176

Sensortechnik (ST / 5142) ........................................................................................................................... 178

Signale und Systeme (SY / 5200) ............................................................................................................... 180

Simulation elektronischer Schaltungen (SL / 5196) .................................................................................... 182

Soft Skills and Management Training (SO / 5241) ...................................................................................... 183

Software-Design (SD / 5181) ....................................................................................................................... 185

Software-Lifecycle-Management (SM / 5169 / 5255) .................................................................................. 187



Version 1.2

6

Software-Qualitätsmanagement (SQ / 5149) .............................................................................................. 189

Sozial- und Methodenkompetenzen (SN / 5283) ........................................................................................ 191

Special Topics of Data Science (SC / 5250) ............................................................................................... 193

Spezielle Gebiete der Automatisierungstechnik (SU / 5208) ...................................................................... 194

Spezielle Gebiete der Datenwissenschaften (SG / 5251) ........................................................................... 195

Spezielle Gebiete der Elektronik (SE / 5146) .............................................................................................. 196

Spezielle Gebiete der Energietechnik (SZ / 5270) ...................................................................................... 197

Spezielle Gebiete der Informatik (SI / 5195) ............................................................................................... 198

Spezielle Gebiete der Kommunikationstechnik (SK / 5143) ........................................................................ 199

Spezielle Gebiete der Softwaretechnik (SS / 5147) .................................................................................... 200

Strömungsmaschinen (SR / 5276) .............................................................................................................. 201

Studienarbeit (SA / 5210) ............................................................................................................................ 202

Systemprogrammierung eingebetteter Systeme (SP / 5145) ...................................................................... 203

Technikdidaktik (TD / 5217) ......................................................................................................................... 204

Technische Mechanik und Modellierung (TM / 5263) ................................................................................. 205

Technisches Englisch (TE / 5173 / 5252) .................................................................................................... 207

Tech Startup (TS / 5253) ............................................................................................................................. 208

Thermodynamik 1 (TK1 / 5265) ................................................................................................................... 210

Thermodynamik 2 (TK2 / 5273) ................................................................................................................... 211

Unterricht und allgemeine Didaktik (UD / 5215) .......................................................................................... 212

User Experience & Interaction Design (UE / 5231) ..................................................................................... 214

Vernetzung in Fahrzeugen (VN / 5170) ....................................................................................................... 216

Verteilte Systeme (VS / 5171) ..................................................................................................................... 217

Vertiefung Bauorganisation (VB / 5279) ...................................................................................................... 219

Vertiefung Bauphysik (VY /5280) ................................................................................................................ 220

Vertiefung digitales Entwerfen (VD / 5244) ................................................................................................. 221

Vertiefung Elektrotechnik (VT / 5126) .......................................................................................................... 222

Vertiefung Hochfrequenztechnik (VH / 5164) .............................................................................................. 223

Vertiefung Kommunikation (VO / 5282) ....................................................................................................... 224

Vertiefung Konstruktion und Ausbau – Bauschäden (VK / 5281) ............................................................... 226

Vertiefungspraktikum (VP / 5118) ................................................................................................................ 227

Wärmekraftwerke (WK / 5275) .................................................................................................................... 229

Weitverkehrsnetze (WV / 5148) ................................................................................................................... 230

Zellkulturtechnik (ZT / 4537) ........................................................................................................................ 232

Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen ............................................................................................................ 234



Version 1.2

7

Algorithmen und Datenstrukturen (AD / 5183)

Modulbezeichnung: Algorithmen und Datenstrukturen Kzz.: AD FNR: 5183

Angebotshäufigkeit: Wintersemester

Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Philipp Bruland

Dozent(in): Prof. Dr. Philipp Bruland

Sprache: deutsch Stand: 15.07.2019

Verwendung des Moduls

in den Studiengängen/

Studiensemester:

Data Science (B.Sc.): 1. Semester, Pflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 3. Semester, Pflichtmodul

Technische Informatik (B.Sc.): 1. Semester, Pflichtmodul

Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS

Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:

60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium

Kreditpunkte / Workload: 5 CR / 150 h

Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: Grundkenntnisse entsprechend der Zulassungsvoraussetzungen

für die Studiengänge.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen wichtige Algorithmen und Datenstrukturen und

können sie typischen Aufgabenstellungen zuordnen. Ihnen ist der

Zusammenhang zwischen Wahl von Algorithmus/Datenstruktur und dem

Laufzeitverhalten der Implementierung bekannt. Sie kennen Methoden zur

Bewertung der Leistungsfähigkeit von Algorithmen und können diese bei

der Entwicklung anwenden.

Inhalt: Vorlesung: Algorithmische Grundkonzepte, Sortieralgorithmen, Arrays &

Listen, Laufzeitanalyse, Suchverfahren, Bäume und Suche in Bäumen,

Graphen, Tiefen- und Breitensuche, Queues & Stacks, Kürzeste-Wege-

Algorithmen, Algorithmenparadigmen (Greedy-Algorithmen, Divide &

Conquer, dynamische Programmierung).

Übung: Die in der Vorlesung vorgestellten Algorithmen und

Datenstrukturen werden anhand von Übungsausgaben wiederholt und z. T.

vertieft. Ein Teil der wöchentlich ausgegebenen Übungsaufgaben wird

korrigiert.

Praktikum: Die in der Vorlesung vorgestellten Algorithmen und

Datenstrukturen werden z. T. in C implementiert. Die Laufzeiten der

Implementierungen werden verglichen. Die Implementierungen werden

vom Dozenten mit den Studierenden diskutiert, aber nicht benotet.

Studien-

Prüfungsleistungen:

Klausur, benotet.

Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen: Tafel, Folien, Skript.

Literatur: Cormen, T. H.; Leierson, C. E.; Rivest, R. L.: Introduction to Algorithms 2e.

MIT Press, 2001.

Ottmann, T.; Widmayer, P.: Algorithmen und Datenstrukturen. Spektrum

Akademischer Verlag, 2002.



Version 1.2

8

Allgemeine und anorganische Chemie (AC / 4501)

Modulbezeichnung: Allgemeine und anorganische Chemie Kzz.: AC FNR: 4501


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Jürgen Zapp

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Jürgen Zapp, Dr. Jörg Tachil




Studiensemester:



Kontaktzeit /

Eigenstudium:

150 h = 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium

Kreditpunkte: 5 CR

Voraussetzungen: Formal: /

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Verständnis grundlegender allgemeiner chemischer Reaktionen und

chemischer Zusammenhänge; Kenntnis allgemeiner anorganischer

Konzepte; Fähigkeit, einfache chemische Reaktionsgleichungen

aufzustellen; Anwendung chemischer Grundgesetze bei Berechnungen von

Stoffumsätzen, Löslichkeiten und pH-Werten

Inhalt: Chemische Grundgesetze, Nomenklatur chemischer Verbindungen,

Atombau, Periodensystem der Elemente, Chemische Bindung, Chemische

Reaktionen; chemisches Gleichgewicht, Löslichkeit, Fällungsreaktionen,

Säuren und Basen, Oxidation und Reduktion, Chemie ausgewählter

Elemente;

Studien-


Klausur, Dauer 80 Minuten, benotet. Die Note entspricht der Note für das

Modul.

Medienformen:

Literatur: Skript zur Vorlesung

Brown, T. L, LeMay, H. E., Bursten, B. E.: Chemie. Studieren kompakt.

Pearson, 2011.

Mortimer, C. E., Müller, U: Chemie. Das Basiswissen der Chemie, 9. Aufl.

Thieme, 2007.



Version 1.2

9

Alltagsphysik (AK / 5284)

Modulbezeichnung: Alltagsphysik Kzz.: AK FNR: 5284


Modulverantwortliche(r): Dr. rer. nat. Nils Beckmann

Dozent(in): Dr. rer. nat. Nils Beckmann




Studiensemester:

Data Science (B. Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B. Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B. Sc.): 5.

Semester, Wahlpflichtmodul

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B. Sc.): 5. Semester,

Wahlpflichtmodul im Anwendungsmodul Mensch-Maschine-Interaktion

Technische Informatik (B. Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte: 5 CR

Voraussetzungen: Formal: Siehe den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen

Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld folgende Module

absolviert zu haben: in allen genannten Studiengängen „Mathematik 1-2“; in

den Studiengängen Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.), Medizin- und

Gesundheitstechnologie (B. Sc.) und Technische Informatik (B. Sc.)

„Programmiersprachen 2“; im Studiengang Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie (B. Sc.) „Programmiersprachen für

Energiemanagement“; im Studiengang Medizin- und

Gesundheitstechnologie (B.Sc.) „Physik für Medizintechnologie“ sowie

„Allgemeine und anorganische Chemie“; in den Studiengängen Data Science

(B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.) und Technische Informatik (B.Sc.) „Physik 1“; im

Studiengang Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie

(B. Sc.) „Physik für Energietechnik“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden sind in der Lage, ausgewählte relevante Phänomene aus

Alltag, Natur, Mensch, Technik, Labor, Umwelt/Umgebung, Beruf und

Mobilität naturwissenschaftlich einzuordnen und sowohl qualitativ wie auch

mathematisch-quantitativ zu beschreiben. Sie können zum einen die

Kernaspekte eines solchen Phänomens zur modellhaften,

wissenschaftlichen Beschreibung angeben sowie zum anderen die Grenzen

solcher Einschätzungen realistisch benennen. Darüber hinaus können sie

ihre erlangte methodische und fachliche Kompetenz auch auf neue und

unbekannte, ähnliche Fragestellungen und Gegebenheiten erfolgreich

anwenden.

Inhalt: Vorlesung: Geschichte und Grundlagen, Energie und Umwandlungen, der

Mensch und Organismen sowie Biophysik, Mobilität und Haushalt,

Kreisläufe und Funktionsweisen in Natur und Technik, kleine Teilchen und

Nanoskala, Sonnenlicht und Strahlung, Ubiquität von Temperatur und



Version 1.2

10

Wärmetransport, Alltagsphänomene und "Life Hacks", Physik und Intuition,

Naturgesetze und Universum, Realität und Fiktion, Daten und

Modellbildung

Übung: In der Übung werden Übungsaufgaben besprochen und bearbeitet,

um die Inhalte der Vorlesung sowohl qualitativ als auch quantitativ

begreifbar zu machen und zu erfassen.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen:

Literatur: Vogel, "Gerthsen Physik", Springer

Frings, Müller, "Biologie der Sinne", Springer Spektrum

Munroe, Pannowitsch, "What if? Was wäre wenn?", Penguin Verlag

Mathelitsch, Thaller, "Physik des Sports", Wiley-VCH

Dietrich, Wiesner, "Biophysik", Buchner



Version 1.2

11

Alternative Fahrzeugantriebe (AF / 5157)

Modulbezeichnung: Alternative Fahrzeugantriebe Kzz.: AF FNR: 5157


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Thomas Schulte

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Thomas Schulte




Studiensemester:


Mechatronik (B.Sc.) / Elektronische Systeme: 5. Semester, Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte: 5 CR

Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen

Inhaltlich: Grundkenntnisse in Physik und Elektrotechnik

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden besitzen Grundkenntnisse über unkonventionelle

elektrische Fahrzeugantriebe einschließlich der Fahrzeuggesamtkonzepte

(Hybrid- und Elektrofahrzeuge) und der wichtigsten Fahrzeugkomponenten.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen der unkonventionellen Fahrzeugantriebe

(elektrische Hybridantriebe, Elektrofahrzeuge), Grundlagen der

Fahrzeugelektronik, Fahrdynamik, Verbrennungsmotor und Getriebe,

elektrische Energiespeicher, elektrische Antriebe in Fahrzeugen,

Fahrzeuggesamtkonzept, Primärenergiequellen.

Übung: In den Übungen wird der in der Vorlesung vermittelte Stoff anhand

von Übungsaufgaben vertieft, die aus der Praxis abgeleiteten wurden.

Studien-


Klausur oder mündliche Prüfung, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer,

Literatur: Husain, I.: Electric and Hybrid Vehicles - Design Fundamentals.

CRC Press, 2003.

Stan, C.; Cipolla, G.: Alternative Propulsion Systems for Automobiles. Expert-

Verlag, 2008.



Version 1.2

12

Anforderungen an Medizinprodukte (AA / 4524)

Modulbezeichnung: Anforderungen an Medizinprodukte Kzz.: AA FNR: 4524

Angebotshäufigkeit: Sommersemester

Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Gerd Kutz

Dozent(in): Dr. Felix Weiland, Dr. Regine Lümen, Martin Loch, Robert Achtstetter

Sprache: Deutsch Stand: 20.04.2020

Verwendung des Moduls in

den Studiengängen/

Studiensemester:



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit / Eigenstudium: 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium



Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden haben einen Einblick in die rechtlichen Bestimmungen

innerhalb ihres späteren Berufsfeldes gewonnen. Sie verfügen über ein

fundiertes Wissen hinsichtlich der Anforderungen an Medizinprodukte vor

dem Hintergrund aktuell geltender Normen. Durch die erworbenen

Kenntnisse können die Studierenden den Transfer leisten, ihre intellektuell

erworbenen Kenntnisse praxisbezogen anzuwenden und in den Übungen

zu vertiefen.

Inhalt: Inhalte: Medizinprodukte, Definition und allgemeine Anforderungen (EU

Richtlinien, Medical Device Directive(s), Medizinproduktegesetz,..), Qualität

und allgemeine Qualitätsmanagementkonzepte (z.B.: DIN ISO 9000 und

DIN ISO 9001, ISO 9004), Qualitätsmanagement Systeme für

Medizinprodukte (z.B.: DIN ISO 13485 und CFR 820), Risikomanagement

(DIN 14971), Entwicklung von Medizinprodukten, Produktion und

Prozesskontrolle gemäß cGmP (...dito), Lieferantenmanagement, Korrektur

– und Verbesserungsmanagement, GmP konforme Produktionsanlagen,

Prozess- und Methodenvalidierung, Datenschutz (Verfügbarkeit, Integrität,

Verbindlichkeit, Vertraulichkeit), Behördenanforderungen und behördliche

Inspektionen. In der Übung werden Praxisbeispiele behandelt.

Studien-


Ausarbeitung mit Kolloquium

Medienformen:

Literatur: Neben den in der Modulbeschreibung genannten Normen:

Harer, J., Anforderungen an Medizinprodukte – Praxisleitfaden für

Hersteller und Zulieferer, 2., überarbeitete Auflage, Carl Hanser Verlag,

München 2014



Version 1.2

13

Arzneiformung (AR / 4544)

Modulbezeichnung: Arzneiformung Kzz.: AR FNR: 4544



Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Gerd Kutz



den Studiengängen/

Studiensemester:

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Eng.): 4. Semester,

Wahlpflichtmodul


Praktikum / 2 SWS



Voraussetzungen: Formal: Siehe den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Kenntnis über Entwicklung und Herstellung von Arzneiformen

Kenntnis genereller Aspekte der Arzneiformung sowie über Grund- und

Hilfsstoffe in der Arzneiformung

Inhalt: Vorlesung: 1) Pulvertechnologie, insbesondere Verfahren zur

Partikelgrößenbestimmung,

2) Granulationsverfahren, unter besonderer Berücksichtigung eingesetzter

Hilfsstoffe,

3) Aufbau von Apparaten für pharmazeutische Granulationen, 4) Tabletten,

insbesondere Mechanismus der Tablettierung, Hilfsstoffe zur

Tablettierung, 5) Instrumentierte Tablettenpressen, 6) Überzogene Formen,

insbesondere Hilfsstoffe für Filmüberzugsverfahren, 7) Apparative

Umsetzung der Filmüberzugsverfahren, insbesondere prozessorientierte

Betrachtung

Praktikum: 1) Granulierung im Wirbelschichttrockner, 2) Tablettierung auf

einer Exzenterpresse, Ermittlung prozessrelevanter Kennzahlen, 3)

Herstellung und Charakterisierung von Filmtabletten

Studien-


Mündliche Prüfung, benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:

Literatur: Voigt, R.: Pharmazeutische Technologie. Ullstein-Mosby.

Bauer, K. H., Frömming, K. H., Führer, C.: Pharmazeutische Technologie.

Thieme

Kutz, G., Wolff, A.: Pharmazeutische Produkte und Verfahren. Wiley-VCH.



Version 1.2

14

Angewandte Statistik (AS / 5254)

Modulbezeichnung: Angewandte Statistik Kzz.: AS FNR: 5254


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann

Dozent(in): Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann



den Studiengängen/

Studiensemester:


Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): 4.


Mechatronik (B.Sc.): 4. Semester, Wahlpflichtmodul

Technische Informatik (B.Sc.): 4. Semester, Wahlpflichtmodul


Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS




Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld die im Folgenden

studiengangsspezifisch ausgewiesenen Module absolviert zu haben:

Elektrotechnik (B.Sc.), Mechatronik (B.Sc.) und Technische Informatik

(B.Sc.): „Mathematik 1-3“

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.):

„Mathematik 1 und 2“ sowie „Mathematik für Energiemanagement 1“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können erste Datenexplorationen durchführen und

Daten mit einfachen Mitteln visuell aufbereiten. Sie können typische

Probleme in der Datenaufbereitung lösen. Sie kennen und verstehen

gängige statistische Methoden für ingenieurwissenschaftliche

Problemstellungen und können diese in praktischen Situationen

anwenden. Sie können Tests basierend auf Daten durchführen und Werte

basierend auf Daten schätzen. Sie verstehen das Treffen von optimalen

Entscheidungen. Insbesondere können Sie ihre Statistikkenntnisse mit Hilfe

von Statistiksoftware auf Datensätze anwenden.

Inhalt: Umgang mit Daten, insb.

- grafische Darstellung,

- Berechnung wichtiger Kenngrößen,

- einfache Statistiken und

- gute Praxis.

Lokale Optima von Funktionen mit endlich-dimensionalem

Definitionsbereich.



Version 1.2

15

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Abbildung von

Modellannahmen. Anwendung auf Schätz-, Test- und

Entscheidungstheorie.

Den Studierenden werden Übungsaufgaben zur Vertiefung des Wissens

und zur Problemlösungskompetenz ausgegeben. Diese Übungen sind

sowohl theoretisch wie auch praktisch, und werden teilweise mit Hilfe von

Computersoftware gelöst.

Studien-


Mündliche Prüfung oder Klausur, benotet. Die Note entspricht der Note für

das Modul.

Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, mathematische Software, Vorlesungsskript

Literatur: Steland, A: Basiswissen Statistik

Assenmacher, W.: Descriptive Statistik

Groß, J.: Grundlegende Statistik mit R

Jaynes, E.T.: Probability Theory: The Logic of Science

Kruschke, J: Doing Bayesian Data Analysis



Version 1.2

16

Anwendungen des maschinellen Lernens (AL / 5242)

Modulbezeichnung: Anwendungen des maschinellen Lernens Kzz.: AL FNR: 5242


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Burkhard Wrenger

Dozent(in): Prof. Dr. Burkhard Wrenger



den Studiengängen/

Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS Übung / 2 SWS




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Studierende können Anwendungsszenarien für Data Science-

Ansätze identifizieren und Lösungsansätze entwickeln

Sie sind in der Lage, passende Algorithmen auszuwählen, Konzepte

zu entwickeln und zu implementieren

Die Studierenden können die implementierten Lösungen in den

Anwendungsfeldern einsetzen und die Ergebnisse aufbereiten.

Sie können die im Modul erworbenen Kompetenzen auf neue

Anwendungsfelder übertragen.

Inhalt: Vorlesung:

1. Vorstellung der Anwendungsfelder Umwelt, Ressourcen,

Versorgung, Industrie 4.0 und Finanzen.

2. Analyse der Daten

3. Entwicklung der Zielfragestellungen und der Lösungsansätze

4. Mögliche Softwaresysteme und Anwendungsbibliotheken für Data

Science- Fragestellungen

5. Aufgabenspezifische Implementierung in den Anwendungsfeldern

6. Interpretation der Ergebnisse

7. Übertragen des Vorgehens auf neue Anwendungsfelder

Übung:

Die in der Vorlesung erarbeiteten Konzepte werden im Selbststudium

implementiert, getestet und die Ergebnisse aufbereitet.

Studien-


Klausur, benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:



Version 1.2

17

Literatur: Joel Grus: Einführung in Data Science – Grundprinzipien der Datananalyse

mit Python. O’Reilly,

1. Auflage, Heidelberg, 2016.

Stuart Russel, Peter Norvig: Künstliche Intellizenz – Ein moderner Ansatz.

PEARSON Studium, 3. Auflage, München, 2012.

Andreas C. Müller, Sarah Guido: Einführung in Machine Learnign mit

Python. O’Reilly, Heidelberg, 2017.

Francesco Palumbo, Angela Montanari, Maurizio Vichi: Data Science –

Innovative Developments in Data Analysis and Clustering. Springer,

Heidelberg, 2017.

Miroslav Kubat: An Introduction to Machine Learning. Springer, Heidelberg,

2017



Version 1.2

18

Anwendungsprojekt (AP / 5245)

Modulbezeichnung: Anwendungsprojekt Kzz.: AP FNR: 5245


Modulverantwortliche(r): Der oder die Vorsitzende des Prüfungsausschusses

Dozent(in): Lehrende aus den Anwendungsmodulen „Smart Cities and Smart

Environments“, „Automation and Production“ und „Business Intelligence

and Media“



den Studiengängen/

Studiensemester:


Lehrform / SWS: Projektarbeit




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Ziel des Anwendungsprojekts ist eine Kompetenzsteigerung durch Praxis in

einem von den Studierenden gewählten Themengebiet aus einem der drei

Anwendungsmodule „Smart Cities and Smart Environments“, „Automation

and Production“ und „Business Intelligence and Media“. Durch Einbettung

in das dritte Semester wird gewährleistet, dass sich die Studierenden

bereits zu Beginn der Anwendungsmodule intensiv in wissenschaftliche

Arbeitsmethoden einüben. Zugleich erreichen die Studierenden aufgrund

einer konzentrierten Bearbeitung eine Zunahme praxisnaher Methoden-

und Fachkompetenz, die

auch auf andere Themengebiete anwendbar ist.

Inhalt: Die individuell aus einem der drei Anwendungsmodule gewählte

Themenstellung knüpft an ein laufendes Projekt der Hochschule an und

enthält somit einen hohen Aktualitätsbezug. Gemeinsam ist den Projekten,

dass sie die Arbeit mit realen Daten ermöglichen.

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung, siehe § 22 der

Prüfungsordnung. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:

Literatur: Ist allgemein zur Einarbeitung nicht konkretisierbar, wird speziell

bekanntgegeben.



Version 1.2

19

Automatisierte mikrobiologische Methoden (AM / 4502)

Modulbezeichnung: Automatisierte mikrobiologische Methoden Kzz.: AM FNR: 4502


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Barbara Becker

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Barbara Becker



den Studiengängen/

Studiensemester:

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 5. Semester,

Wahlpflichtmodul


Praktikum / 1 SWS

ggf. als Blockveranstaltung am Ende des WS im vorlesungsfreien Zeitraum!




Siehe zudem § 24 Abs. 4 der BPO-MGT-17: „Zum Praktikum im Fach

„Automatisierte mikrobiologische Methoden“ (Fachnr. 4502) kann nur

zugelassen werden, wer die Prüfung im Fach „Mikrobiologie: Grundlagen

und Hygiene“ (Fachnr. 4508) bestanden hat oder bis zu einem vom

Prüfungsausschuss festgesetzten Termin besteht.“

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Grundlagen von schnellen und automatisierten mikrobiologischen

Nachweis- und Identifizierungsverfahren; im Fokus steht der schnelle

Nachweis und die Identifizierung pathogener Bakterien; Bewertung von

Befunden

Inhalt: Vorlesung: Vorstellung ausgewählter mikrobiologischer

Nachweisverfahren; molekularbiologische Methoden: PCR / Real-time PCR,

In-situ-Hybridisierung; serologische Verfahren (Antigen-/Antikörpertests,

Lateral flow assays), kulturelle Schnellverfahren (Impedanz, BioLumix-

System), optische Schnellverfahren (Durchflusszytometrie,

Fluoreszenzmikroskopie (Vermicon Gensonden)); automatisierte

Identifizierungsverfahren (Sequenzierung, MALDI-TOF MS)

Praktikum: Durchführung von Versuchen an z. B. folgenden Geräten: PCR,

Real-Time PCR, Bax PCR, Mini Vidas, Fluoreszenzmikroskop, 3M

Molekulares Detektionssystem.

Studien-



Modul.

Medienformen:

Literatur: Wird in den Veranstaltungen bekanntgegeben!



Version 1.2

20

Bachelorarbeit (BA / --)

Modulbezeichnung: Bachelorarbeit Kzz.: BA FNR: keine

Semester: 6. Semester

Angebotshäufigkeit: keine Beschränkung

Modulverantwortliche(r): der/die Erstprüfende

Dozent(in): ---

Sprache: deutsch oder englisch Stand: 15.07.2019



Studiensemester:


Elektrotechnik (B.Sc.): 6. Semester, Pflichtmodul


Semester, Pflichtmodul



Lehrform / SWS: eigenständige Untersuchung einer ingenieurmäßigen Aufgabenstellung

Kontaktzeit /

Eigenstudium:

360 h

Kreditpunkte / Workload: 12 CR

Voraussetzungen: Siehe § 26 der Bachelorprüfungsordnung Data Science (B.Sc.)

Siehe § 27 der Bachelorprüfungsordnung Elektrotechnik (B.Sc.)

Siehe § 27 der Bachelorprüfungsordnung Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc)

Siehe § 26 der Bachelorprüfungsordnung Medizin- und

Gesundheitstechnologie (B.Sc.)

Siehe § 26 der Bachelorprüfungsordnung Technische Informatik (B.Sc.).

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden erwerben mit der Bachelorarbeit die Kompetenz,

fächerübergreifend die bisher im Studium erworbenen fachlichen

Einzelkenntnisse und Einzelfähigkeiten anzuwenden. Sie erwerben die

Kompetenz, wissenschaftliche Methoden anzuwenden. Dadurch werden

praktische Erfahrungen erworben und die Methoden- und Fachkompetenz

hinsichtlich der praxisnahen Anwendung vertieft. Aufgrund

unterschiedlicher Aufgabenstellungen können bestimmte Methoden- und

Fachkompetenzen in besonderer Weise vertieft oder erworben werden.

Im Rahmen der Bachelorarbeit erwerben die Studierenden die

Methodenkompetenz, die einzelnen Prozessschritte einer

umfangreicheren Projektabwicklung anzuwenden.

Inhalt: richtet sich nach der konkreten ingenieurmäßigen Aufgabenstellung

Studien-


Schriftlicher Bericht, benotet.


Medienformen: ---

Literatur: ---



Version 1.2

21

Bautechnik 1 (BT1 / 5277)

Modulbezeichnung: Bautechnik 1 Kzz.: BT1 FNR: 5277

Angebotshäufigkeit: jährlich im Sommersemester

Modulverantwortliche(r): Prof. Dipl.-Ing. Jens-Uwe Schulz

Dozent(in): Prof. Dipl.-Ing. Jens-Uwe Schulz



den Studiengängen/

Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc): 2.



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Kenntnis grundlegender Tragkonstruktionen, deren Materialeien

und Primärenergieanteile

Aufbau von Tragsicherheitsnachweisen

Kenntnis über die für die Planung und für die Bauvorlage wesentlichen

Gesetze des öffentlichen Baurechts

Fähigkeit zur Anwendung der wesentlichen Gesetze und

Verordnungen im öffentlichen Baurecht Kenntnisse zu Brandschutzanforderungen und Gebäudeklassen

Inhalt: Grundlagen der Statik

Bemessungsnormen für Stahlbetonbau, Stahlbau, Verbundbau,

Holzbau und Mauerwerksbau

Lastnahmen für typische Gebäude Überblick typischer Tragkonstruktionen Primärenergieverbräuche typischer Tragkonstruktionen Planungsrecht / Öffentliches Baurecht Baugenehmigungsverfahren rechtliche Grundlagen und Methoden zur Anwendung in

städtebaulichen Verfahren, Bauleitplanverfahren bzw. Objektplanungen

Darstellungsmöglichkeiten von Planungsabsichten in einem

Bebauungsplan gemäß Baunutzungs- und Planzeichenverordnung

Städtebauliche Kennzahlen, Dichte Grundlangen der Brandlehre Bauordnungsrechtliche Grundlagen des Brandschutzes Schutzziele des Brandschutzes Bestandsteile des Brandschutzes Brandschutzanforderungen und Gebäudeklassen

Bauprodukte und Bauarten und deren brandschutztechnische

Klassifizierung

Schutzziele des Brandschutzes Bestandsteile des Brandschutzes Brandschutzkonzepte

Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

22

Medienformen: Tafel, Beamer, Skript

Literatur: BauO NRW MBO

Schulz, J.-U.: Bautechnik - Grundlagen Tragkonstruktion und

Brandschutz. Skript zum Modul

Herrmann; H.; Krings, W.: Kleine Baustatik. Grundlagen der Statik und

Berechnung von Bauteilen. 18. Auflage, Springer-Vieweg Verlag, 2017

(als PDF Dokument in der digitalen Bibliothek der HS-OWL)

Vismann, U. (Hrsg.): Wendehorst. Bautechnische Zahlentafeln. 36.

Auflage, Springer-Vieweg Verlag, 2018 (als PDF Dokument in der

digitalen Bibliothek der HS-OWL) Vismann, U. (Hrsg.): Wendehorst. Beispiele aus der Baupraxis. 6.

Auflage, Springer-Vieweg Verlag, 2017 (als PDF Dokument in der digitalen Biblio- thek der HS-OWL)



Version 1.2

23

Bautechnik 2 (BT2 / 5278)

Modulbezeichnung: Bautechnik 2 Kzz.: BT2 FNR: 5278

Angebotshäufigkeit: jährlich im Wintersemester

Modulverantwortliche(r): Prof.'in Dr.-Ing.'in Susanne Schwickert

Dozent(in): Prof.'in Dr.-Ing.'in Susanne Schwickert



den Studiengängen/

Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc): 3.



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld „Bautechnik 1“

absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Ziele baukonstruktiven Handelns werden begründet. Der Aufbau eines

Gebäudes und seiner Baukonstruktionen aus Baumaterialien,

Komponenten und Systemen werden anhand einfacher Beispiele

verstanden und zeichnerisch dargestellt. Der Aufbau eines Gebäudes in

verschiedenen Bauweisen, insbesondere seiner Baukonstruktionen sowie

deren Beziehungen zu Teilen des Gebäudeausbaus und zu

bauphysikalischen Fragestellungen, werden erfasst. Erlernen von

zeitgemäßen baukonstruktiven und materialtechnischen

Zusammenhängen.

Einblick in die bauphysikalischen Zusammenhänge von Wärme und

Feuchtigkeit. Einblick in die Wechselwirkungen von technischen

Erfordernissen zur Konstruktion von Bauteilen und zum Gebäudeentwurf.

Erlangung von technischem Verständnis im Bereich Gebäude,

Energieeinsatz und Materialqualität.

Inhalt: Ein- und mehrschalige Wandkonstruktionen im Mauerwerksbau,

Grundlagen des Stahlbeton-, Stahl- und Holzbaus: Wand-, Boden-, Decken-

, Dachkonstruktionen. Öffnungen in Außenwandkonstruktionen; Wärme-,

feuchteschutztechnische und raumklimatische Grundlagen und

Behaglichkeitskriterien, normativer und gesetzlicher Wärmeschutz im

Hochbau

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer

Literatur: Frick, Knöll: Baukonstruktionslehre I und II,

Lutz, Jenisch, Klopfer: Lehrbuch der Bauphysik



Version 1.2

24

Berufliche Bildung in Schule und Betrieb (BB / 5220)

Modulbezeichnung: Berufliche Bildung in Schule und Betrieb Kzz.: BB FNR: 5220


Modulverantwortliche(r): Svenja Claes (Staatsexamen BK)

Dozent(in): Svenja Claes (Staatsexamen BK), Thomas Weber (Staatsexamen), Dr.

Claudia Mertens (Staatsexamen GyGe)




Studiensemester:



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte: 5 CR / 150 h


Inhaltlich: Grundkenntnisse entsprechend der

Zulassungsvoraussetzungen für die Studiengänge.

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen:

Die Studierenden kennen die spezifischen institutionellen und

organisatorischen Strukturen des beruflichen Bildungssystems und die

didaktischen Ausrichtungen.

Sie kennen Instrumente, Methoden und Medien der schulischen und der

betrieblichen Berufsbildung.

Verstehen:

Sie vergleichen auf das Berufsbildungssystem bezogene

Reformansätze. Sie verwenden wissenschafts- und

handlungspropädeutische Methoden zur Gestaltung von

interdisziplinären und biographischen Lehr-Lernsituationen.

Analysieren:

Sie analysieren die sozial-ökonomischen Rahmenbedingungen der

betrieblichen Bildungsarbeit, bestimmen Aufgabenanforderungen und

wählen Problemlösestrategien aus. Sie lösen Aufgaben der betrieblichen

Bildungsarbeit (z.B. Bedarfsermittlung, Zielgruppenanalyse,

Angebotsentwicklung, Evaluation) mit Konzepten und Instrumenten.

Bewerten:

Sie schätzen die Rahmenbedingungen und Strukturen des

professionellen Handlungsfeldes, sowie die aktuellen und

perspektivischen Lebens- und Arbeitsbedingungen ihrer Adressaten ein

und berücksichtigen diese bei professionellen Entscheidungen.



Version 1.2

25

Inhalt: Beruflichkeit; Berufliches Bildungssystem (Duales System,

Schulberufssystem; Übergangssystem; Weiterbildungssystem);

Instrumenten- und Methodenspektrum der schulischen und

betrieblichen Berufsbildung; Handlungsorientierung; Lernfeldkonzept;

Probleme und Reformansätze;

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung oder Ausarbeitung,

jeweils benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen: Tafel, Folien, Beamer, Skript.

Literatur: Riedl, A.: Didaktik der beruflichen Bildung. Franz Steiner Verlag, 2001

Bonz, B. (Hrsg.): Didaktik und Methodik der beruflichen Bildung.

Berufsbildung konkret (Band 10). Schneider, 2009

Nickolaus, R.; Reinisch, H.; Tramm, T. (Hrsg.): Handbuch Berufs- und

Wirtschaftspädagogik. Klinkhardt, 2010

Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.



Version 1.2

26

Betriebswirtschaftslehre (BW / 5174)

Modulbezeichnung: Betriebswirtschaftslehre Kzz.: BW FNR: 5174

Angebotshäufigkeit: Sommer- und Wintersemester

Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. habil. Andreas Welling

Dozent(in): Prof. Dr. habil. Andreas Welling




Studiensemester:

Data Science (B.Sc.): 6. Semester, Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.): 5. oder 6. Semester, Wahlpflichtmodul

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie

(B.Sc.): 1. Semester, Pflichtmodul


Pflichtmodul

Technische Informatik (B.Sc.): 5. oder 6. Semester,

Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.) und Technische

Informatik (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden erwerben die Fachkompetenz, die

Betriebswirtschaftslehre in die Gesellschaftswissenschaften einzuordnen,

verschiedene Rechtsformen von Unternehmen zu unterscheiden und die

Organisationsformen des Rechnungswesens zu erkennen. Dies versetzt

die Studierenden in die Lage, den Wertfluss im Unternehmen zu beurteilen

und darzustellen. Die Studierenden können Methoden zur

Kostenkalkulation anwenden und kritisch beurteilen.

Inhalt: Vorlesung: Unterscheidung zwischen BWL (Betriebswirtschaftslehre) und

VWL (Volkswirtschaftslehre), Rechtsformen von Unternehmen,

Unterschiede Personen/Kapitalgesellschaften, öffentliche

Unternehmensformen. Grundzüge des externen Rechnungswesens,

Inventur-Inventar-Bilanz, Verbuchung einfacher Geschäftsvorfälle,

Bewertungsansätze in der Bilanz, Abschreibungsverfahren,

Jahresabschluss, Gewinn-/ Verlustrechnung, Anhang zur Bilanz.

Gewinnermittlungsrechnungen einzelner Rechtsformen. Interne

Rechnungslegung, Betriebsbuchhaltung/Kostenrechnung, Kostenarten-,

Kostenstellen-, Kostenträgerrechnung, Kostenträgerstückrechnung

(Kalkulation), Kostenträgerzeitrechnung (Betriebsergebnisrechnung),

fixe/proportionale Kosten.

Übung: Die Übungen vertiefen die Vorlesungsinhalte. Anhand von

Beispielen werden die Vorlesungsinhalte in praktischen Anwendungen

umgesetzt.

Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

27


Literatur: Eisele, W.: Technik des betrieblichen Rechnungswesens. 8. Aufl. Vahlen,

2011. Heinen, Edmund: Industriebetriebslehre. Gabler, 1991.

Kilger, W. et al.: Flexible Plankostenrechnung und

Deckungsbeitragsrechnung.

13. aktual. Aufl. Gabler, 2012.

Schmolke, S., Deitermann, M.: Industrielles Rechnungswesen. 41.

überarb. Aufl. Winklers, 2012.

Wöhe, G.: Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaftslehre. 24.

überarb. Aufl. Vahlen, 2010.



Version 1.2

28

Bildverarbeitung (BV / 5125)

Modulbezeichnung: Bildverarbeitung Kzz.: BV FNR: 5125


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Volker Lohweg

Dozent(in): Prof. Dr. Volker Lohweg




Studiensemester:




Wahlpflichtmodul



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich:

Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld die im Folgenden


Data Science (B.Sc.): „Mathematik 1, 2“, „Mathematik für

Datenwissenschaften 1, 2“ sowie „Programmiersprachen 1, 2“

Elektrotechnik (B.Sc.): „Mathematik 1, 2, 3, 4“, „Grundgebiete der

Elektrotechnik 1, 2“, „Programmiersprachen 1, 2“ sowie „Entwurf

digitaler Systeme“

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): „Mathematik 1, 2, 3, 4“,

„Programmiersprachen 1, 2“

Technische Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1, 2, 3, 4“, „Elektronik für

InformatikerInnen“, „Programmiersprachen 1, 2“ sowie „Entwurf

digitaler Systeme“

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden können verschiedene Konzepte der

Bildverarbeitungskette wiedergeben und Methoden der Mustererkennung

angeben.

Verstehen: Lernende können Sachverhalte erklären, Beispiele, wie u.a. 2D-

Filterung oder Erkennung von Mustern, anführen, Aufgabenstellungen

interpretieren und ein Problemstellungen in eigenen Worten wiedergeben.

Anwenden: Sie sind in der Lage, die Methodenkompetenz bei

verschiedenen Aufgabenstellungen im Fachgebiet anzuwenden. Im

Praktikum werden die Methoden angewendet und Aufgaben selbständig

gelöst.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen der Bildverarbeitung, physiologische Aspekte,

Punktoperationen, ikonische Bildverarbeitung, Vorverarbeitung und

Filterung, Morphologie, Segmentation, objektorientierte Bildverarbeitung,

Grundlagen der Mustererkennung und Klassifikation, Fuzzy-Systeme.

Praktikum: Programmieren von Algorithmen mit JAVA unter ImageJ. Die

Laborausarbeitungen werden von Dozenten mit Studierenden diskutiert.

Studien-


Projekt und Präsentation, benotet.


Medienformen: Datenprojektor, Tafel, Folien, Skript Bildverarbeitung



Version 1.2

29

Literatur: Burger, W; Burge, M.: Digitale Bildverarbeitung. 3. Aufl. Springer, 2015.

Jähne, B.: Digitale Bildverarbeitung. 6. Aufl. Springer, 2012.

Tönnies, K. D.: Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung. Pearson, 2005.



Version 1.2

30

Biophotonik (BP / 5230)

Modulbezeichnung: Biophotonik Kzz.: BP FNR: 5230


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Helene Dörksen

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Helene Dörksen




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld die Module

„Mathematik 1- 4“ sowie „Mikrobiologie: Grundlagen und Hygiene“


Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen eine Vielfalt bildgebender Verfahren für

Anwendungen in der Medizin, Gesundheitstechnologie und Pharmazie. Sie

haben die Kompetenz, sich in die Grundlagen und Funktionsweisen

derartiger Verfahren selbstständig einzuarbeiten.

Inhalt: Vorlesung: Die Inhalte umfassen thematisch zwei fachliche Bereiche:

Grundlagen medizinischer bildgebender Verfahren sowie eine Einführung in

die modernen Verfahren der Biophotonik.

Im ersten Themenbereich werden praxisrelevante Verfahren

(Röntgentechnik, Computertomographie, Magnetresonanztomographie)

und ihre Anwendung anhand medizinischer Beispiele illustriert.

Der zweite Themenbereich beinhaltet biophotonische Verfahren wie

konfokale Mikroskopie, Fluoreszenzmikroskopie, Raman-

Mikrospektroskopie, Bio- und Proteinkristallographie. Derartige Verfahren

untersuchen mit aktuellen optischen Methoden die biologisch-chemischen

Zusammenhänge und haben zahlreiche Anwendungen in

Gesundheitstechnologie und Pharmazie.

Praktikum: Im Praktikum werden Studierende die Aufgaben zu

bildgebenden Verfahren vorbereiten. In gemeinsamen Diskussionen wird

vertieft auf naturwissenschaftliche Grundlagen, Funktionsweise,

Detektoren/Sensoren, Anwendungsbereiche sowie mathematische

Methoden der medizinischen Bildgebung eingegangen.

Studien-


Präsentation (30 min.), benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:

Literatur: Handels, H.: Medizinische Bildverarbeitung - Bildanalyse, Mustererkennung

und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und

Therapie. Springer, 2009.



Version 1.2

31

Business Intelligence (BI / 5247)

Modulbezeichnung: Business Intelligence Kzz.: BI FNR: 5247


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Christian Faupel

Dozent(in): Prof. Dr. Christian Faupel




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Blockveranstaltung zur Methodik des Projektmanagements.

Vorlesung und begleitende Fachvorträge zu Business Intelligence.

Begleitete Bearbeitung eines realen Projekts mit Unternehmen,

Zwischenpräsentationen und abschließender Präsentation der Ergebnisse

vor einer Hochschul- und Unternehmensjury

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen Anwendungsszenarien und Hürden von Business

Intelligence im betriebswirtschaftlichen Kontext. Sie sind darüber hinaus für

notwendige Soft Skills und soziale Aspekte der Teamarbeit und

Teamführung auch mit kaufmännisch ausgebildeten Studierenden

sensibilisiert. Sie können eigenständig Projekte (kaufmännisch und Business

Intelligence) planen, durchführen, dokumentieren und den Erfolgsfortschritt

controllen. Darüber hinaus wenden sie die erworbenen Kompetenzen an,

um eine konkrete Problemstellung innerhalb eines realen Unternehmens

der Region in einem interdisziplinären Team zu lösen. Die Studierenden

eignen sich gleichermaßen Kompetenzen in verschiedenen

Schlüsselqualifikationen an, u. a. Teamfähigkeit, Selbstreflexionsfähigkeit,

Präsentationskompetenz, unternehmerische Handlungskompetenz,

Stressbewältigung,

Inhalt: Business Intelligence

• Einführung und Begriffe

• Entscheidungsunterstützung im Unternehmen

• Data Warehouse-Systeme

• Anforderungs- und Kosten-/Nutzenanalyse zum Einsatz einer

Business Intelligence- Lösung

• Vorgehensmodelle zur Einführung und Entwicklung eines Data

Warehouse

• Data Mining

• Klassifikation und Vorhersage

• Big Data

• Künstliche Intelligenz

Projektmanagement

• Methodik des Projektmanagements: Projektskizze, Lasten-

und Pflichtenheft, Projektstrukturplan, Meilensteinplanung,

Gantt-Chart



Version 1.2

32

• Merkmale, Strukturen und Organisation eines Projektes, Rollen

innerhalb eines Projektes

• Zielbestimmung eines Projektes,

Maßnahmenverfolgung, Messung des

Erfolgsfortschrittes (Earned Value Analyse)

• Moderation und Informationsversorgung als Aufgaben des

Projektcontrollers

• Projektcontrolling zum überwachen, steuern und kontrollieren von

Projekten

• Umsetzung von Projektmanagement in Unternehmen

Konkrete Themenstellungen werden von kooperierenden Unternehmen der

Region individuell vergeben. Themen werden in der Bereichen Business

Intelligence und kaufmännischer Unternehmenssteuerung in

interdisziplinären Teams bearbeitet.

Studien-


Präsentation. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:

Literatur: Gluchowski, P. Chamoni, P. (Hrsg.) Analytische Informationssysteme:

Business Intelligence- Technologien und -Anwendungen (in aktueller

Auflage). Wiesbaden.

Schön, D. Planung und Reporting im BI-gestützten Controlling: Grundlagen,

Business Intelligence, Mobile BI und Big-Data-Analytics (in aktueller Auflage).

Wiesbaden.

Schreckeneder, B. C. Projektcontrolling: Projekte überwachen, steuern

präsentieren (in aktueller Auflage). Freiburg.

Sterrer, C., Winkler, G. Setting Milestones: Projektmanagement Methoden,

Prozesse, Hilfsmittel (in aktueller Auflage). Berlin.

Coy, D. et al. Führen mit Projekten: Leitfaden für Führungskräfte (in

aktueller Auflage). Burgrieden.

Heintel, P., Krainz, E., Projektmanagement: Hierarchiekrise, Systemabwehr,

Komplexitätsbewältigung (in aktueller Auflage). Wiesbaden.



Version 1.2

33

Codierungsverfahren (CV / 5150)

Modulbezeichnung: Codierungsverfahren Kzz.: CV FNR: 5150


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Stefan Witte

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Stefan Witte




Studiensemester:


Technische Informatik (B.Sc.) 5. Semester, Wahlpflichtmodul


Wahlpflichtmodul


Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Studierenden der Studiengänge Elektrotechnik (B.Sc.) und

Technische Informatik (B.Sc.) wird empfohlen, im Vorfeld das Modul

„Rechnernetze“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen wichtige Methoden und theoretische Ansätze

von Codierungsverfahren. Sie verstehen die Zusammenhänge und

können Bewertungen von Einsatzfeldern vornehmen, z.B. in

Kommunikationssystemen. Damit haben sie die Basis und

Methodenkompetenz erste Anwendungen zu realisieren und sich

weitere Themenfelder aus dem Bereich der Codierungsverfahren

Selbstständig zu erarbeiten. Sie können Ihr Arbeitsergebnis

präsentieren.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen der Informationstheorie, Quellencodierung,

Huffmann Codierung, Datenkompressionsverfahren, Arithmetische

Codierung, Lempel-Ziv, jpeg, MP3, Informationsübertragung,

Kanaleigenschaften; Kanalcodierung: Codewörter, Hamming-Distanz,

Blockcodes, Zyklische Codes, Faltungscodes, Interleaving Verfahren,

Codierverfahren in technischen Systemen, Ethernet, CAN, ISDN, GSM,

Aufbau von Codern und Decodern mit Matlab/Simulink,

Programmierung von Kompression und Dekompression, Messungen an

Faltungsencoder / Decoder mit Kanalmodell.

Übung: In den Übungen werden mit entsprechenden Aufgaben die

Vorlesungsinhalte vertieft.

Praktikum: In den Praktika werden theoretische Ergebnisse aus den



Version 1.2

34

Vorlesungen praktisch nachvollzogen (Matlab/Simulink). Es werden

kleine Projektarbeiten oder Literaturausarbeitungen aus dem Bereich

der Codierung durchgeführt.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Rechner-Simulationen.

Literatur: Haykin, S.: Communication Systems. Wiley, 2009.

Werner, M.: Information und Codierung. Vieweg & Teubner, 2009.



Version 1.2

35

Controlling und Finanzierung (CF / 5267)

Modulbezeichnung: Controlling und Finanzierung Kzz.: CF FNR: 5267

Angebotshäufigkeit: jährlich im Sommersemester Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. habil. Andreas Welling Dozent(in): Prof. Dr. habil. Andreas Welling Sprache: Deutsch Stand: 15.10.2019



Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): 2. Semester, Pflichtmodul

Lehrform / SWS: Vorlesung 2 SWS, Übung 2 SWS Kontaktzeit / Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: / Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld „Betriebswirtschaftslehre“ sowie „Mathematik 1 und 2“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden lernen, wirtschaftliche Prozesse zu dokumentieren und

zu analysieren. Sie erlangen Kenntnis von verschiedenen

Finanzierungsformen und erkennen den Einfluss von Unsicherheit im

Investitionsgeschehen. Sie werden dazu befähigt, Energie- und

Nachhaltigkeitsprojekte bezüglich ihrer Wirtschaftlichkeit, ihrer

Nachhaltigkeit und ihrem Risiko zu bewerten und erhalten einen

Überblick über die aktuellen politischen Rahmenbedingungen von

nachhaltigen Investitionen. Inhalt: Vorlesung:

- Externes Rechnungswesen, insb. Buchführung und Bilanzierung

- Internes Rechnungswesen und Nachhaltigkeitscontrolling

- Grundlagen der Finanzierung

- Investitionsrechnung, insb. Kapitalwertmethode, CAPM - Investitionen unter Unsicherheit und Realoptionenansatz - Energiepreise als stochastische Prozesse modellieren

- Bewertung von Energieprojekten mit Hilfe von Monte-Carlo-

Simulationen

- Risikomanagement und Derivate - Politische Rahmenbedingungen, insbesondere CO2-Handel, EEG

Übung: Die Übungen vertiefen die Vorlesungsinhalte anhand von Beispielen.

Studien- Prüfungsleistungen:


Medienformen: Tafel, Folien, Übungszettel, Skript

Literatur: Wöhe, G., Döring, U., Brösel, G. Einführung in die allgemeine Betriebs- wirtschaftslehre Coenenberg, A.-G., Fischer, T.-M., Günther, T. Kostenrechnung und Kos- tenanalyse (in aktueller Auflage). Stuttgart. Coenenberg, A.-G. Kostenrechnung und Kostenanalyse Übungsbuch (in aktueller Auflage). Stuttgart Dixit, A.K., Pindyck, R.S. Investment under uncertainty Hull, J.C. Options, futures and other derivatives



Version 1.2

36

Datenbanken (DB / 5188)

Modulbezeichnung: Datenbanken Kzz.: DB FNR: 5188







Studiensemester:



Mechatronik (B.Sc.) / Elektronische Systeme: 4. Semester,

Wahlpflichtmodul




Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld die im

Folgenden studiengangsspezifisch ausgewiesenen Module absolviert zu

haben:

Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.), Medizin- und

Gesundheitstechnologie (B.Sc.) sowie Technische Informatik (B.Sc.):

„Programmiersprachen 1 und 2“

Mechatronik (B.Sc.) / Elektronische Systeme:

„Programmiersprachen 2“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen relationale Datenbanken von theoretischer

Seite und kennen die gängigen Normalformen zu Datenhaltung. Den

Studierenden ist die Einbindung von Datenbanken als Teil eines

größeren Systems zur Datenauswertung bekannt. Sie können ihr

erlangtes Wissen anwenden, um Datenbanken aus gängigen

Programmen und mit gängigen Sprachen anzusprechen und um

Datenbanken in normalisierter Form zu entwerfen.

Inhalt: Vorlesung: Aufbau und Funktionen eines Datenbanksystems,

Datenbankentwurf (Entity-Relationship-Modell, Normalisierung),

Relationenalgebra, Abfragesprache Structured Query Language (SQL),

Transaktionen, Trigger, Schnittstellen zu Programmiersprachen.

Praktikum: Exemplarische Datenbankanwendungen und ihre

Implementierungen. Lösungen werden diskutiert.

Studien Klausur, benotet.



Version 1.2

37

Prüfungsleistungen: Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, schriftliche Unterlagen.

Literatur: Faeskorn-Woyke et al.: Datenbanksysteme. Pearson, 2007.

Kemper, A.; Eickler, A.: Datenbanksysteme – Eine Einführung.

Oldenbourg, 2009.



Version 1.2

38

Datenerfassung und Datenhaltung 1 (DD1 / 5240)

Modulbezeichnung: Datenerfassung und Datenhaltung 1 Kzz.: DD1 FNR: 5240

Angebotshäufigkeit Sommersemester

Modulverantwortliche(r): Dr. rer. nat. Alexander Maier

Dozent(in): Dr. rer. nat. Alexander Maier




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS, Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen die Datenerfassung und Anreicherung in

automatisierten Produktionssystemen. Ihnen ist die Notwendigkeit und

Nützlichkeit angereicherter Daten in Analyseaufgaben bewusst. Die

Studierenden nutzen und implementieren erste

Softwareplattformen, um diese Datenströme zu lenken und zu speichern.

Die Studierenden werden in die Lage versetzt, dieses Wissen auf eigene

Projekte anzuwenden.

Inhalt: Inhalte: Wesentliche Inhalte sind die Erfassung von Prozessdaten in

Bussystemen, semantische Annotation der Daten, Nutzung ausgewählter

Plattformen zur Datenhaltung und die Verwendung der erfassten Daten für

erste Analyseaufgaben. Des Weiteren werden Aspekte der Datensicherheit

und des Datenschutzes bei der Daten-Erfassung und -Haltung

berücksichtigt. Es werden konkrete Beispiele aus der Industrie präsentiert.

Übung: Die theoretischen Inhalte werden mit Beispielen aus der

industriellen Praxis untermauert und dienen als Grundlage für die

praktischen Übungen. Dabei werden Projektbeispiele aus der industriellen

Praxis präsentiert, die die Studierenden zu eigenen

Projekten animieren werden.

Studien-



Medienformen:

Literatur: Handbuch Industrie 4.0 Bd.2: Automatisierung; herausgegeben von Birgit

Vogel-Heuser, Thomas Bauernhansl, Michael ten Hompel

Ramez, E., Navathe, S. B.: Grundlagen von Datenbanksystemen. Pearson

Studium, 2005. Tanenbaum, A. S.: Computernetzwerke. Pearson Studium,

2012.



Version 1.2

39

Datenerfassung und Datenhaltung 2 (DD2 / 5249)

Modulbezeichnung: Datenerfassung und Datenhaltung 2 Kzz.: DD2 FNR: 5249







Studiensemester:

Data Science (B.Sc.): Pflichtmodul, 2. Semester

Lehrform / SWS: Projektarbeit / 4 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen grundlegende Methoden, große Datenmengen zu

erfassen und zu speichern. Sie verstehen die Abläufe digitaler

Telekommunikation als Basis für den Transport großer Datenmengen. Sie

können mit aktuellen Frameworks zur Erfassung, Speicherung und

Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit umgehen und kennen

moderne Datenbanksysteme im Bereich Big Data. Sie können

dieses Wissen anwenden, um eine Gesamtlösung in einer Projektarbeit

umzusetzen.

Inhalt: Methoden zur Datenerfassung und Sensorik; Speicherung großer

Datenmengen und Datenbanken; Telekommunikation und Datentransport;

Ausnutzung von Parallelität; Bereitstellung der Daten für Analysezwecke;

Die Beispiele werden in Projekten am Computer mit Hilfe moderner

Frameworks umgesetzt.

Studien-


Präsentation, benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:

Literatur: Handbuch Industrie 4.0 Bd.2: Automatisierung; herausgegeben von Birgit

Vogel-Heuser, Thomas Bauernhansl, Michael ten Hompel

Ramez, E., Navathe, S. B.: Grundlagen von Datenbanksystemen. Pearson

Studium, 2005. Tanenbaum, A. S.: Computernetzwerke. Pearson Studium,

2012.



Version 1.2

40

Datensicherheit (DC / 5151)

Modulbezeichnung: Datensicherheit Kzz.: DC FNR: 5151


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Stefan Heiss

Dozent(in): Prof. Dr. Stefan Heiss




Studiensemester:


Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik: 4. Semester,

Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik: 4. Semester,

Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik: 4. Semester, Pflichtmodul


Wahlpflichtmodul



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik, Elektrotechnik

(B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik sowie Medizin- und

Gesundheitstechnologie (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.



Elektrotechnik (B.Sc.), Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.)

sowie Technische Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1-3“ und

„Programmiersprachen 1-2“

Data Science (B.Sc.): „Mathematik 1-2”, “Mathematik für

Datenwissenschaften 1“, „Programmiersprachen 1-2“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen grundlegende kryptographische Algorithmen,

Protokolle und Anwendungen. Sie sind in der Lage, den Einsatz von IT-

Sicherheitsmechanismen zu bewerten und in Software zu integrieren.

Inhalt: Inhalte: Kryptographische Algorithmen und ihre mathematischen

Grundlagen (symmetrische und asymmetrische Verschlüsselungsverfahren,

Hash- und MAC-Verfahren sowie Signatur- und

Schlüsselaustauschverfahren), kryptographische Protokolle und

Sicherheitsinfrastrukturen (TLS, X509-zertifikatsbasierte PKIs) und

ausgewählte Anwendungen (E-Mail-Sicherheit (S/MIME), Internet-Sicherheit

(HTTPS), Einsatz von HW-Security-Token (Smartcards).

Praktikum: Programmierübungen zur Vertiefung der Inhalte unter

Nutzung der JAVA-Crypto-API, Entwicklung eines Javacard-Applets.



Version 1.2

41

Studien-


Benotete Präsentation einer Projektarbeit. Bestehen einer benoteten

Klausurarbeit. Die Note ergibt sich aus der Note für die Präsentation und

der Note für die Klausurarbeit.

Medienformen: Tafel, PC-Präsentationen, Vorlesungsskript; Übungen/Projekt am PC

Literatur: Swoboda, J., Spitz, S., Pramateftakis, M.; Kryptographie und IT-Sicherheit,

Vieweg+Teubner, 2011.

Beutelspacher, A., Schwenk, J., Wolfenstetter, K.: Moderne Verfahren der

Kryptographie. Springer Spektrum, 2015.

Paar, C., Pelzl, J.; Kryptografie verständlich: Ein Lehrbuch für Studierende

und

Anwender, Springer Vieweg, 2016.

Schwenk, J.: Sicherheit und Kryptographie im Internet, Springer Vieweg,

2014.



Version 1.2

42

Diagnose und Förderung (DF / 5216)

Modulbezeichnung: Diagnose und Förderung Kzz.: DF FNR: 5216


Modulverantwortliche(r): Claudia Mertens (Staatsexamen GyGe)

Dozent(in): Svenja Claes (Staatsexamen BK), StD Jörn Planken, Thomas Weber

(Staatsexamen)




Studiensemester:



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





Zulassungsvoraussetzungen für die Studiengänge

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen:

Die Studierenden kennen Verfahren der pädagogischen Leistungsmessung

und -bewertung. Sie kennen theoretische Konzepte, die für den Bereich

Diagnose und Förderung relevant sind (Verfahren der Leistungsmessung,

aber auch weiterführende Konzepte wie z.B. Forschendes Lernen,

Informelles Lernen, Lernmotivation, …).

Anwenden:

Sie übertragen Themen wie Leistungsbeurteilung und Lernmotivation

sowie die oben genannten theoretischen Konzepte auf den spezifischen

Kontext der beruflichen Bildung. Sie dokumentieren und diagnostizieren

Lernprozesse bzw. Lernstände. Sie erfassen das Konzept des

inklusionssensiblen Unterrichts und wenden es in Planungsprozessen an.

Analysieren:

Sie analysieren diagnostizierte Lernstände (unter Berücksichtigung von

Gütekriterien) und wählen Förderungsstrategien und -methoden

adressatenorientiert aus. Über den Grundansatz des forschenden Lernens

berücksichtigen sie individuelle Entwicklungsverläufe der Lernenden.

Inhalt: Das deutsche (berufliche) Bildungssystem (Institutionen,

Rahmenbedingungen); Pädagogische Professionalität; pädagogische

Leistungsbeurteilung (Messung, Bewertung); Individuelle Förderung;

Lernmotivation

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung oder mündliche Prüfung

oder Ausarbeitung, jeweils benotet. Die Note entspricht der Note für das

Modul.

Medienformen: Tafel, Folien, Beamer, Skript, Whiteboard

Literatur: Ingengkamp, K., Lissmann, U.: Lehrbuch Pädagogischen Diagnostik. Beltz

Verlag: 2008

Nicklas, H., et al. (Hrsg.): Interkulturell denken und handeln. In: Überblick

Interkulturelle Pädagogik. Bonn 2006



Version 1.2

43

Lutz, H., Wenning, N. (Hrsg.): Unterschiedlich verschieden. Differenz in der

Erziehungswissenschaft. Opladen, 2001




Version 1.2

44

Diskrete Signalverarbeitung (DS / 5124)

Modulbezeichnung: Diskrete Signalverarbeitung Kzz.: DS FNR: 5124



Dozent(in): Prof. Dr. Volker Lohweg




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Wahlpflichtmodul



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik und Elektrotechnik

(B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik: Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.


„Mathematik 1, 2, 3, 4“, „Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“,

„Programmiersprachen 1, 2“ sowie „Entwurf digitaler Systeme“ absolviert zu

haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden können verschiedene Konzepte der diskreten

Signalverarbeitung wiedergeben. Sie sind in der Lage die digitale

Signalverarbeitungskette zu beschreiben.

Verstehen: Lernende können Sachverhalte interpretieren. Signalfilter, wie

digitaler Tiefpass, können ausgelegt werden. Vor- und Nachteile der

digitalen Signalverarbeitung für die Informationstechnik können erläutert

werden. Typische Anwendungen und deren Lösungskonzepte können in

eigenen Worten wiedergeben werden.

Anwenden: Studierende sind in der Lage, Abtastsysteme auszulegen und

zu berechnen. Im Praktikum und Übungen werden die Methoden

angewendet und Aufgaben selbständig gelöst.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen der Signalverarbeitung, Diskrete Fourier-

Transformation, Laplace-Transformation, z-Transformation, Abtastsysteme,

Spektralschätzung, 1D-FIR-Filter, 1D-IIR-Filter, Wavelets,

Zustandraummodell.

Praktikum/Übungen: Erarbeiten und Programmieren von

Signalverarbeitungsalgorithmen mit Matlab/Simulink. Die

Laborausarbeitungen werden von Dozenten mit den Studierenden

diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

45

Medienformen: Datenprojektor, Tafel, Folien, Skript Diskrete Signalverarbeitung

Literatur: Frey, T., Bossert, M.: Signal- und Systemtheorie. Vieweg, 2008.

Girod, B., Rabenstein, R., Stenger, A. K. E.: Einführung in die Systemtheorie:

Signale und Systeme in der Elektrotechnik und Informationstechnik,

Teubner, 2007.

Kammeyer, K. D., Kroschel, K: Digitale Signalverarbeitung. Filterung und

Spektralanalyse mit MATLAB-Übungen. Teubner, 2006.

Oppenheim, A. V, Schafer, R.W.: Discrete-Time Signal Processing. Prentice

Hall, 2005.



Version 1.2

46

Echtzeit-Datenverarbeitung (EZ / 5193)

Modulbezeichnung: Echtzeit-Datenverarbeitung Kzz.: EZ FNR: 5193


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Henning Trsek

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Henning Trsek




Studiensemester:


Pflichtmodul


Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik: 4. Semester,

Wahlpflichtmodul


Wahlpflichtmodul

Technische Informatik (B.Sc.): : 4. Semester, Pflichtmodul


Praktikum / 3 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik und

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik: Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich:


studiengangsspezifisch ausgewiesenen Module absolviert zu

haben: Elektrotechnik (B.Sc.), Technische Informatik (B.Sc.):

„Programmierung eingebetteter Systeme“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen die Programmierung

echtzeitfähiger maschinennaher Digitalrechner und können Programme

für solche Systeme entwickeln.

Inhalt: Vorlesung: Echtzeitrechner, Echtzeit-Multitasking-Betriebssystem,

Zeiteinplanung, Ereigniseinplanung, Semaphoren,

Speicherprogrammierbare Steuerung, IEC 61131, preemptives und

kooperatives Multitasking.

Praktikum: Programmieren in Multitasking-C und Strukturiertem Text.

Die Programme werden mit den Studierenden diskutiert.

Studien


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Handouts

Literatur: Wörn, Heinz; Brinkschulte, Uwe: Echtzeitsysteme. Springer 2009.



Version 1.2

47

Benra, Juliane; Halang, Wolfgang: Software-Entwicklung für

Echtzeitsysteme. Springer 2009.

Goll, Joachim u.a.: C als erste Programmiersprache. Springer Vieweg 2014.

John, Karl-H.; Tiegelkamp, Michael: SPS-Programmierung mit IEC 61131.

Springer 2009.

Schmitt, Karl: SPS-Programmierung mit ST. Vogel 2011.

Kienzle, Eberhard; Friedrich, Jörg: Programmierung von Echtzeitsystemen.

Hanser 2008.



Version 1.2

48

Einführung in die Elektronik (EF / 5228)

Modulbezeichnung: Einführung in die Elektronik Kzz.: EF FNR: 5228


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier



den Studiengängen/

Studiensemester:

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B. Sc.): 3. Semester,

Pflichtmodul


Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





Zulassungsvoraussetzungen für den Studiengang.

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis für den Aufbau

und die Funktionsweise elektronischer Schaltungen in der Medizin- und

Gesundheitstechnik. Sie kennen die grundlegenden Begriffe und

physikalische Größen in Deutsch und Englisch und können damit die

Funktionsweise wichtiger elektronischer Bauelemente verstehen. Sie

kennen außerdem die elementaren Grundschaltungen und verstehen

ihre Wirkungsweise. Damit sind die Studierenden in der Lage, die

Anwendung elektronischer Schaltungen in der Medizin- und

Gesundheitstechnik zu verstehen und die entsprechenden

elektronischen Geräte zu betreiben.

Inhalt: Vorlesung: Grundlegende Begriffe und physikalische Größen (Strom,

Spannung, Leistung, analoge und digitale Signale...), Messgeräte

(Digitalmultimeter, Oszilloskop), Bauelemente (Widerstand,

Kondensator, Spule, Transistor, Operationsverstärker, LED, ...),

Grundschaltungen (Strom- und Spannungsmessung, Gleichrichtung,

Verstärker, Datenübertragung, ...), Medizinische Anwendungen

(Nervenleitung, EKG, Temperatur-Sensor, CO2-Sensor, Ultraschall-

Messgeräte, ...)

Übung: In der Übung werden anhand von Beispielen und einfachen

Rechenaufgaben die Vorlesungsinhalte vertieft.

Praktikum: Es werden reale elektronische Schaltungen betrachtet und

messtechnisch untersucht.



Version 1.2

49

Studien-



Medienformen:

Literatur: Führer, Heidemann, Nerreter: Grundgebiete der Elektrotechnik, 3 Bände;

Carl Hanser Verlag, München

Walter Seibt: Physik für Mediziner; Georg Thieme Verlag, Stuttgart



Version 1.2

50

Elektrische Antriebstechnik (AN / 5199)

Modulbezeichnung: Elektrische Antriebstechnik Kzz.: AN FNR: 5199


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Holger Borcherding

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Holger Borcherding




Studiensemester:

Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik: 4. Semester, Pflichtmodul


Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik: 4. Semester, Wahlpflichtmodul




Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: / Elektrotechnik (B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik,

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik sowie Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.): Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2, Vertiefung

Elektrotechnik, Elektronik 1, 2


Grundlagen der Elektrotechnik, Elektronik für Energiemanagement

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die grundlegenden Eigenschaften von

ungeregelten und geregelten Drehstromantrieben und deren Stellgliedern.

Sie haben die Methodenkompetenz, ein elektronisches Antriebssystem zu

planen, geeignete Komponenten auszuwählen und in Betrieb zu nehmen.

Inhalt: Vorlesung: Theorie der Asynchron- und Synchronmaschinen,

Drehzahl- Drehmoment-Kennlinien, Betriebsverhalten bei

Netzbetrieb,

Grundfunktionen von Leistungselektronik, Grundschaltungen der

Leistungs- elektronik, Leistungshalbleiter, Frequenzumrichter mit

Gleichspannungszwi- schenkreis, Mehrquadrantenbetrieb von

Umrichtern,

Drehzahlverstellung von Drehstrommaschinen durch Umrichter, U/f-

Kennliniensteuerung, Drehzahl- und Drehmomentregelung von

Drehstromma- schinen, Anwendungen drehzahlgeregelter

Drehstromantriebe

Übung: Die in der Vorlesung vorgestellten Inhalte werden anhand von

Übungs- ausgaben wiederholt und z.T. vertieft.



Version 1.2

51

Praktikum: Anhand von Versuchsschaltungen und

Simulationsmodellen in Matlab/Simulink werden elektrische

Maschinen und leistungselektronische Schaltungen vertiefend und

ergänzend zur Vorlesung untersucht.

Studien-


Klausur oder mündliche Prüfung,

benotet. Die Note entspricht der Note

für das Modul.

Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript,

Vorführungen im Labor

Literatur: Brosch, Peter F.: Praxis der Drehstromantriebe, ISBN 3-8023-

1748-3 Kiel, E. (Hrsg.): Antriebslösungen, Springer Berlin

Kremser, A.: Elektrische Maschinen und Antriebe Springer Vieweg, 2017

Nerreter, W. Borcherding, H. u.a.: Elektrotechnik für Maschinenbau und

Mecha- tronik, 10., neu bearbeitete Auflage, 2016



Version 1.2

52

Elektrische Energietechnik (EE / 5224)

Modulbezeichnung: Elektrische Energietechnik Kzz.: EE FNR: 5224


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Johannes Üpping

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Johannes Üpping




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Pflichtmodul




Lehrform / SWS: Vorlesung / 2

SWS Übung / 1

SWS Praktikum /

1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




(B.Sc.) / Informationstechnik, Energiemanagement und industrielle

Klimaschutztechnologie (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.): Mathematik 1, Mathematik 2 und Physik


(B.Sc.): Mathematik 1, Mathematik 2 und Physik für Energietechnik

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen als Fachkompetenz die Komponenten unserer

Energielandschaft (Erzeugungsanlagen, Verbraucher, Verteilung und

Speicherung). Sie verstehen die Zusammenhänge und physikalischen

Eigenschaften der Energielandlandschaft. Sie haben die

Methodenkompetenz mittels Energieangebot und -nachfrage passende

Lösungen zu erarbeiten oder einzelne Technologien energietechnisch

sinnvoll anzuwenden. Sie haben die Befähigung, Limitierungen und

Möglichkeiten der Energietechnologien zu anaylsieren und in den

wissenschaftlichen Kontext einzuordnen.

Inhalt: Strommix; Energieverbrauch; Stromverteilnetz; Spannungsebenen;

Energieübertragung; Thermodynamische Kreisprozesse;

Verbrennungskraftwerke (Kohle, Gas); Atomkraftwerke; Kernspaltung;

Steuerung eines Kraftwerks; Energiespeicherung. Durch die digitalen

Inhalte ist eine weitere Differenzierung innerhalb des Kurses für die

Studiengänge Elektrotechnik (Ba-E) und Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie Ba-EKT möglich.

Für Ba-EKT: Die vorgestellten Technologien werden hinsichtlich der



Version 1.2

53

Einflüsse auf Klimaveränderungen und Umweltschädigungen,

insbesondere den CO2 -Ausstoß betrachtet. Ferner werden der

Atomausstieg und der Kohleausstieg und deren Auswirkungen diskutiert.

Für Ba-E: Das Zusammenspiel im Energienetz, insbesondere die Regelung,

wird betrachtet und der Einsatz und die Auswirkungen von

Blindleistungskompensationsanlagen diskutiert.

Studien-


Mündliche Prüfung oder Klausur, benotet.



Literatur: Heuck K., Dettmann K., Schultz, D.: Elektrische Energieversorgung. Springer

Vieweg.



Version 1.2

54

Elektrische Maschinen (EM / 5128)

Modulbezeichnung: Elektrische Maschinen Kzz.: EM FNR: 5128


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Rainer Rasche

Dozent(in): Prof. Dr. Rainer Rasche




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Pflichtmodul






Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




(B.Sc.) / Informationstechnik sowie Energiemanagement und industrielle


Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich:




Elektrotechnik 1, 2“ sowie „Vertiefung Elektrotechnik“ und „Physik 1“


„Mathematik 1, 2“, „Mathematik für Energiemanagement 1, 2“,

„Grundlagen der Elektrotechnik“ sowie „Physik für Energietechnik“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen als Fachkompetenz unterschiedliche elektrische

Maschinen. Sie können für gegebene Applikationen passende Motoren/

Generatoren auszuwählen. Sie haben die Befähigung, Limitierungen und

Möglichkeiten der elektrischen Maschinen in den wissenschaftlichen

Kontext einzuordnen.

Inhalt: Elektrotechnische Grundlagen für magnetische Kreise,

Gleichstrommaschinen, Transformatoren, Asynchronmaschinen und

Synchronmaschinen

Studien-





Literatur: E. Spring, Elektrische Maschinen, Springer



Version 1.2

55

Elektromagnetische Verträglichkeit (EV / 5130)

Modulbezeichnung: Elektromagnetische Verträglichkeit Kzz.: EV FNR: 5130



Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Holger Borcherding, Dipl.-Ing. Holger Bentje



den Studiengängen/

Studiensemester:





Wahlpflichtmodul


SWS Praktikum /

1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.) und Mechatronik (B.Sc.): „Grundgebiete der

Elektrotechnik 1, 2“ sowie „Vertiefung Elektrotechnik und Elektronik

1, 2“


„Grundlagen der Elektrotechnik“ sowie „Elektronik für

Energiemanagement“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden haben die Methodenkompetenz, elektromagnetische

Verträglichkeit (EMV) in einer Geräteentwicklung zu berücksichtigen. Sie

kennen die EMV-Gesetzgebung und können EMV-Normen anwenden.

Inhalt: Vorlesung: Grundbegriffe der EMV, Störquellen, Störsenken, Koppelpfade;

Schirmung von Leitungen und Gehäusen, Zonenkonzept; Bauteile der EMV,

Aufbau von Funkenstörfiltern, EMV-gerechte Übertragungstechnik; Planung

der EMV in der Geräteentwicklung; EMV-gerechtes Gerätedesign, EMV-

gerechtes Design von Leiterkarten und Multilayern; Testverfahren und

Normen für EMV- Messungen, CE-Zertifizierung; EMV Messtechnik (Burst,

Surge, ESD, HF).

Übung: Die in der Vorlesung vorgestellten Inhalte werden durch

Übungsaufgaben vertieft. Zusätzlich wird das Verfahren der Stromanalyse

vorgestellt und an einfachen Schaltungen angewendet.

Praktikum: Die in der EMV verwendete Messtechnik wird vorgestellt. Es

werden Messungen selbständig durchgeführt und protokolliert.

Studien-


Klausur oder mündliche Prüfung,

benotet. Die Note entspricht der Note für

das Modul.



Version 1.2

56

Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript,

Vorführungen im Labor

Literatur: Franz, J.: Störungssicherer Aufbau elektronischer Schaltungen. Vieweg &

Teubner, 2015.

Gonschorek, K.-H.: Elektromagnetische Verträglichkeit. Springer, 2012.

A. Kohling (Herausgeber): EMV, VDE-Verlag, Berlin, 2. Auflage,

2012 Rodewald, A.: Elektromagnetische Verträglichkeit. Vieweg,

2013.

Schwab, A.: Elektromagnetische Verträglichkeit. Springer, 2011.



Version 1.2

57

Elektronik 1 (EL1 / 5198)

Modulbezeichnung: Elektronik 1 Kzz.: EL1 FNR: 5198


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Joachim Vester

Dozent(in): Prof. Dr. Joachim Vester

Sprache: Deutsch, Fachbegriffe und Datenblätter in Englisch Stand: 15.07.2019



Studiensemester:


Mechatronik (B.Sc.): 3. Semester, Pflichtmodul

Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS (2 SWS)

Übung / 2 SWS (2 SWS)

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Grundkenntnisse entspr. der Zulassungsvoraussetzungen für

die Studiengänge.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen fachlich die für die Studienrichtungen

wichtigsten Eigenschaften grundlegender elektronischer Bauelemente. Sie

verstehen und beherrschen methodenkompetent Grundschaltungen mit

diesen Bauelementen und können deren Verhalten in den typischen

Applikationen der Studienrichtungen berechnen. Sie können

englischsprachige Datenblätter von Bauelementen lesen und interpretieren.

Sie können Fehler bei typischen Messaufgaben erkennen und vermeiden.

Inhalt: Vorlesung: Bauelemente Widerstand, Kondensator, Halbleitermaterial und

Dotierung, Diode (Z-Diode, Schottky-Diode). Anwendungen und

Grundschaltungen mit diesen Bauelementen. Komplexe Rechnung und

deren Anwendung in der Elektronik.

Übung: In der Übung werden anhand von Rechenaufgaben die

Vorlesungsinhalte sowie Schaltungsanalyse und Berechnung vertieft.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript, Anschauungsexemplare, Simulationsbeispiele

Literatur: Beuth, K.: Bauelemente. Vogel-Verlag. 2015.

Böhmer, E.: Elemente der angewandten Elektronik. Vieweg & Teubner.

2010.

Tietze, U., Schenk, Ch.: Halbleiter-Schaltungstechnik. Springer-Verlag. 2016.

Vester, J.: Simulation elektronischer Schaltungen mit MICRO-CAP.

Vieweg & Teubner. 2010.



Version 1.2

58

Elektronik 2 (EL2 / 5194)

Modulbezeichnung: Elektronik 2 Kzz.: EL2 FNR: 5194


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Joachim Vester

Dozent(in): Prof. Dr. Joachim Vester

Sprache: deutsch, Fachbegriffe und Datenblätter in Englisch Stand: 15.07.2019



Studiensemester:



Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS (2 SWS)

Übung / 2 SWS (2 SWS)

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld „Elektronik 1“


Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen fachlich die für die Studienrichtungen

wichtigsten Eigenschaften grundlegender elektronischer Bauelemente. Sie

verstehen und beherrschen methodenkompetent Grundschaltungen mit

diesen Bauelementen und können deren Verhalten in den typischen

Applikationen der Studienrichtungen berechnen. Sie können

englischsprachige Datenblätter von Bauelementen lesen und interpretieren.

Sie können Fehler bei typischen Messaufgaben erkennen und vermeiden.

Inhalt: Vorlesung: Bauelement Bipolar-Transistor, Operationsverstärker,

Einführung in die Digitaltechnik und Digital-Bauelemente.


Vorlesungsinhalte sowie Schaltungsanalyse und Berechnung vertieft.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript, Anschauungsexemplare, Simulationsbeispiele.



2010.

Tietze, U., Schenk, Ch.: Halbleiter-Schaltungstechnik. Springer-Verlag. 2016.


Vieweg & Teubner. 2010.



Version 1.2

59

Elektronik für Energiemanagement (EL / 5262)

Modulbezeichnung: Elektronik für Energiemanagement Kzz.: EL FNR: 5262


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Holger Borcherding

Dozent(in): Prof. Dr. Holger Borcherding

Sprache: Deutsch, Fachbegriffe und Datenblätter in

Englisch

Stand: 15.10.2019


den Studiengängen/

Studiensemester:




Übung / 1 SWS

Praktikum /1SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: / Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Das wesentliche Lernziel dieser Lehrveranstaltung besteht darin, dass die

Studierenden des Studiengangs Energiemanagement und industrielle

Klimaschutztechnologie die grundlegenden Eigenschaften und

Funktionsbaugruppen der Elektronik von Geräten, wie sie im Umfeld der

industriellen Klimaschutztechnologie verwendet werden, kennenlernen.

Dafür erwerben die Studierenden zunächst Kenntnisse über die

grundlegenden Elektronikbauteile. Im Anschluss lernen sie analoge und

digitale Geräteschnittstellen kennen. Des Weiteren untersuchen sie

exemplarisch Schaltungen zur internen Spannungsversorgung in den

Geräten. Ferner erwerben sie Kenntnisse darüber, wie Schaltungen

simuliert werden.

Als Fachkompetenz lernen die Studierenden zu verstehen, wie

elektronische Geräte im industriellen Umfeld aufgebaut sind, welche

Funktionsbaugruppen enthalten und wie Schnittstellen aufgebaut sind. Sie

verstehen ebenso Grundschaltungen mit Bauelementen und können diese

auslegen. Sie können englischsprachige Datenblätter zu Bauelementen

lesen und interpretieren. Zusätzlich können sie Schaltungen in der

Simulation untersuchen, um die Funktion zu verstehen.

Inhalt: Vorlesung: Eigenschaften der Bauelemente Widerstand, Kondensator,

Diode Transistor, Operationsverstärker, Leistungshalbleiter; Anwendungen

und Grundschaltungen mit diesen Bauelementen im Umfeld von Geräten

der industriellen Klimaschutztechnologie.

Übung: In der Übung werden anhand von Rechenaufgaben und

Beispielsimulationen die Vorlesungsinhalte vertieft.

Praktikum: Im Praktikum werden elektronische Grundschaltungen in

einem Schaltungssimulationsprogramm editiert, simuliert und in ihrem

Verhalten untersucht. Weiterhin werden anhand von

Versuchsschaltungen die Eigenschaften von analogen und digitalen

Geräteschnittstellen ermittelt.



Version 1.2

60

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Präsentationen/Beamer, Anschauungsexemplare,

Simulationsbeispiele



2010. Tietze, U., Schenk, Ch.: Halbleiter-Schaltungstechnik. Springer-

Verlag. 2016. Vester, J.: Simulation elektronischer Schaltungen mit

MICRO-CAP. Vieweg & Teubner. 2010.



Version 1.2

61

Elektronik für InformatikerInnen (EI / 5201)

Modulbezeichnung: Elektronik für InformatikerInnen Kzz.: EI FNR: 5201



Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Ernst Beckmann

Dozent(in): Prof. Dr. Ernst Beckmann

Sprache: deutsch, Fachbegriffe und Datenblätter in

Englisch

Stand: 15.07.2019



Studiensemester:

Technische Informatik (B.Sc.), Pflichtmodul


Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





Zulassungsvoraussetzungen für den Studiengang.

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden kennen die Grundbegriffe elektrischer Schaltungen.

Sie verstehen die Wirkung elektrostatischer Felder und magnetischer

Felder. Die wichtigsten Eigenschaften von Bauelementen sind ihnen

bekannt. Sie können angegebene Parameter deuten und elektrische

Größen berechnen. Die Wandlung physikalischer Größen in elektrische

Größen wird verstanden.

Inhalt: Vorlesung: Grundbegriffe elektrischer Schaltungen, Wirkung

elektrischer und magnetischer Felder, Bauelemente R, L, C, BJT, MOSFET,

Einführung komplexer Spannungen und komplexer Ströme, Darstellung

im Zeigerdiagramm, Berechnung elektronischer Schaltungen, Bode

Diagramm, Optoelektronische Bauelemente, Wandlung physikalischer

Größen in elektrische Größen.


Vorlesungsinhalte sowie Schaltungsanalyse und Dimensionierung

vertieft.

Praktikum: Techniken des Aufbaus elektronischer Schaltungen,

Messungen in elektronischen Schaltungen, Modifizierung und

Berechnung von Schaltungen.

Studien- Klausur, benotet.



Version 1.2

62


Medienformen: Tafel, Folien/ Beamer, Anschauungsexemplare, Simulationsbeispiele,

Demo-Messaufbauten

Literatur: Beuth, K.; W. Schmusch: Elektronik 1 – 3, Vogel Buchverlag

Böhmer, E.: Elemente der angewandten Elektronik. Vieweg & Teubner

2007.

Nerreter, W.: Grundlagen der Elektrotechnik. Hanser, 2006

Tietze, U.; Schenk, Ch.: Halbleiterschaltungstechnik, Springer Verlag



Version 1.2

63

Energiewirtschaft, -recht und -politik (EW / 5271)

Modulbezeichnung: Energiewirtschaft, -recht und -politik Kzz.: EW FNR: 5271


Modulverantwortliche(r): der Vorsitzende des Prüfungsausschusses, Prof. Dr. rer. nat. Johannes

Üpping

Dozent(in): Lehrbeauftragte/r aus der Energiewirtschaft



den Studiengängen/

Studiensemester:




Seminar / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können die unterschiedlichen Energieträger bezüglich

ihrer spezifischen Einsatzmöglichkeiten, Vorkommen, Reserven und

Emissionsbelastung einordnen. Sie haben einen Überblick über den

jetzigen und zukünftigen Energiebedarf und kennen die Grundzüge der

Energiewirtschaft. Sie kennen die gesetzlichen Rahmenbedingungen der

Energieerzeugung, -versorgung und -verteilung und sind in der Lage, die

erlernten Kenntnisse auf einfache Fallbeispiele kommunaler oder

betrieblicher Energieversorgungsprobleme anzuwenden.

Die Studierenden sind in der Lage, die aktuellen energiepolitischen

Diskussionen und Entwicklungen einzuordnen und hinsichtlich der

Relevanz für abgegrenzte Problemstellungen im Bereich des technischen

Energiemanagements zu bewerten.

Inhalt: Energiewirtschaftliche Grundbegriffe und Kenntnisse:

Maß- und Handelseinheiten für Energie, Energiequellen, -arten und -träger

(Primär-, Sekundär-, End- und Nutzenergie), Primärenergiebedarf und Im-

portabhängigkeiten, fossile Energieträger (Herkunft, Vorkommen und

Reserven), Prognosen des Energiebedarfs, erneuerbare Energien (Anteile

und Entwicklung: Wasserkraft, Windkraft, Biomasse, solare Energienutzung

und Geothermie), Energieumwandlung und Emission

(Emissionsgrenzwerte, Maßnahmen und CO2-Zertifikate), Aufbau der

Elektrizitätswirtschaft, Versorgungsstufen (Erzeugung, Übertragung und

Verteilung), Strompreisbildung, Aufbau der Gaswirtschaft

Energierechtliche Grundbegriffe und Kenntnisse:

Energiewirtschafts- und Energiesicherungsgesetz, Energiekartellrecht, Ener-

giewettbewerbsrecht, Energieumweltrecht Mineralöl- und

Energiesteuergesetzgebung

Energiepolitische Grundbegriffe und Kenntnisse:

Historie und Stand der „Energiewende“, Liberalisierung des Stromsektors

in Deutschland, Netzentgeltregulierung und Regulierungsbehörde, EEG,



Version 1.2

64

Ausbau der erneuerbaren Energien, europäische Energiepolitik, nationale

Energiepolitik, Landesenergiepolitik und kommunale Energiepolitik,

Klimaschutz und Versorgungssicherheit

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Panos Konstantin „Praxisbuch Energiewirtschaft – Energieumwandlung, -

transport und – Beschaffung im liberalisierten Markt“. Springer Verlag,

Berlin Heidelberg 2009

Bartsch/Röhling/Salje/Scholz (Hrsg.), Praxis der Stromwirtschaft,

2006 Theobald/Theobald, Grundzüge des

Energiewirtschaftsrechts, 2001

Brauch, Hans Günter (Hrsg.): Energiepolitik. Technische Entwicklung,

politische Strategien, Handlungskonzepte zu erneuerbaren Energien und

zur rationellen Energienutzung, Berlin/Heidelberg: Springer, 1997



Version 1.2

65

Entrepreneurship (EP / 5237)

Modulbezeichnung: Entrepreneurship Kzz.: EP FNR: 5237


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Andreas Welling

Dozent(in): Prof. Dr. Andreas Welling




Studiensemester:


Elektrotechnik (B.Sc.): 5./6. Semester, Wahlpflichtmodul




Wahlpflichtmodul

Technische Informatik (B.Sc.): 5./6. Semester, Wahlpflichtmodul

Lehrform / SWS: Übung / 4 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.), Medizin- und

Gesundheitstechnologie (B.Sc.) sowie Technische Informatik (B.Sc.):

Siehe den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden erwerben die Fähigkeiten, innovative Geschäftsideen zu

entwickeln, zu evaluieren und zu validieren. Sie erfahren, wie sich

Kundenwünsche ermitteln lassen und erkennen die Bedeutung disruptiver

Innovationen. Sie lernen ein Start-Up gemäß des Lean-Prinzips zu führen

und erlangen Kenntnis über rechtliche und theoretische

Rahmenbedingungen von Start-Ups in Deutschland. Schließlich bekommen

sie einen Überblick über Finanzierungs- und Förderprogramme für junge

Unternehmen und üben Methoden ihre Ideen überzeugend darzustellen

und zu präsentieren.

Inhalt: Value Proposition Canvas Business Model Canvas Der Lean-Start-Up-Prozess Disruption als “Game Changer” Das deutsche Start-Up-Ökosystem Ideen überzeugend präsentieren

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung, benotet.


Medienformen: PowerPoint-Präsentation, Tafel, Whiteboard, Gruppenarbeit, etc.

Literatur: J. Görs & G. Horton: “The Founder’s Playbook”, founders-playbook.de

E. Ries: „Lean Startup“, Redline Verlag, 2017

A. Osterwalder & Y. Pigneur: „Business Model Generation“, Campus, 2011

A. Osterwalder et al.: „Value Proposition Design“, Campus, 2015



Version 1.2

66

Entwurf digitaler Systeme (ED / 5116)

Modulbezeichnung: Entwurf digitaler Systeme Kzz.: ED FNR: 5116



Dozent(in): Wissenschaftliche/r Mitarbeitende/r




Studiensemester:




Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:







Elektrotechnik 1, 2“, „Programmiersprachen 1, 2“

Technische Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1, 2, 3, 4“, „Elektronik für

InformatikerInnen“, „Programmiersprachen 1, 2“

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden können verschiedene Konzepte der

Digitaltechnik wiedergeben. Sie sind in der Lage kombinatorische und

sequentielle Schaltungen zu beschreiben und zu unterscheiden.

Verstehen: Lernende können Inhalte der Digitaltechnik zusammenfassen.

Sequentielle und kombinatorische Schaltungen, wie u.a. State Machines

können ausgelegt werden. Typische Anwendungen und deren

Lösungskonzepte können in eigenen Worten wiedergeben werden.

Anwenden: Die Studierenden haben die Methodenkompetenz,

eigenständig kombinatorische und sequentielle Schaltungen zu entwerfen.

Sie haben Methodenkompetenz im Systementwurf und können diese

anwenden.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen der kombinatorischen Logik,

Optimierungsmethoden wie K-Map, Quine-McClusky und Espresso,

Sequentielle Logik wie Zähler, Sequencer und Zustandsautomaten,

Grundlagen programmierbarer Logik, Hazard Analysis.

Praktikum: Programmierung kombinatorischer und sequentieller Logik mit

WinLogiLab und Altera Quartus II (VHDL-Werkzeug). Die

Laborausarbeitungen werden von Dozenten mit Studierenden diskutiert.

Studien-


Projekt und Präsentation, benotet.


Medienformen: Datenprojektor, Tafel, Folien, Skript Grundlagen der Digitaltechnik-

Verbundstudium NRW, Skript Entwurf digitaler Systeme.

Literatur: Beuth, K.: Digitaltechnik, 13. Aufl. Vogel, 2006.



Version 1.2

67

Herrman, G.; Müller, D.: ASIC - Test und Entwurf. Hanser, 2004.

Künzli, M. V.: Vom Gatter zu VHDL. Eine Einführung in die Digitaltechnik. 3.

Aufl. vdf Hochschulverlag der ETH. Zürich, 2007.

Lohweg, V.: Grundlagen der Digitaltechnik, [Düsseldorf] : NRW, Ministerium

für Wiss. und Forschung, [Red.: Institut für Verbundstudien der

Fachhochschulen Nordrhein-Westfalens - IfV NRW], Band 1 - 4, 621.39

[DDC22ger], Sachgruppe 620 Ingenieurwissenschaften ; 004 Informatik,

2009.

Scarbata, G.: Synthese und Analyse Digitaler Schaltungen, 2. Aufl.

Oldenbourg, 2001.

Tietze, U.; Schenk, C.: Halbleiterschaltungstechnik, 13. Aufl., Springer, 2009.

Urbanski, K., Woitowitz, R.: Digitaltechnik, 5. Aufl. Springer, 2007.



Version 1.2

68

Entwurf von Kommunikationsprotokollen (EK / 5172)

Modulbezeichnung: Entwurf von Kommunikationsprotokollen Kzz.: EK FNR: 5172


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Jürgen Jasperneite

Dozent(in): Prof. Dr. Jürgen Jasperneite




Studiensemester:




Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Elektronik für InformatikerInnen“ und „Rechnernetze“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen

Die Studierenden vertiefen ihr Wissen zu den Konzepten geschichteter

Protokollarchitekturen. Sie lernen am Beispiel der formalen

Beschreibungssprache UML und dem Werkzeug Rhapsody den Einstieg in

die modellbasierte Entwicklung kennen.

Verstehen

Die Studierenden verstehen die Zusammenhänge zwischen den abstrakten

und generischen Protokollkonzepten, beispielsweise Protokoll, Dienst, SAP,

PCI, PDU, SDU etc. sowie deren praktische Bedeutung und Anwendung.

Anwenden

Die Studierenden sind in der Lage, die in der Lehrveranstaltung erlernten

ingenieurmäßigen Methoden und Techniken anzuwenden, indem sie ein

Kommunikationsprotokoll mit gegebenen Anforderungen strukturiert

entwerfen und anwenden.

Inhalt: Vorlesung: ISO/OSI-Referenzmodell, Entwurfsmuster, modellbasierte

Funktionsentwicklung, geschichtete Protokollstrukturen, UML 2.0 mit den

für das Protocol Engineering relevanten Diagrammen.

Praktikum: Entwurf eines eigenen Kommunikationssystems gemäß OSI-

Grundsätzen und Anwendung modellbasierter Entwurfsmethoden von der

Anforderungsanalyse bis zum Test mit Hilfe eines verfügbaren

Entwurfswerkzeugs.

Studien-


Bericht und Präsentation, benotet.


Medienformen: Datenprojektor, Tafel, Folien, Skript Grundlagen der Digitaltechnik-

Verbundstudium NRW, Skript Entwurf digitaler Systeme.



Version 1.2

69

Literatur: König, H.: Protocol Engineering. Teubner, 2003.

Popovic, M.: Communication Protocol Engineering. CRC Taylor & Francis,

2006.



Version 1.2

70

Erneuerbare Energien (ER / 5269)

Modulbezeichnung: Erneuerbare Energien Kzz.: ER FNR: 5269



Dozent(in): N.N.




Studiensemester:




Übung / 2 SWS

Praktikum / 0 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Mathematik 1-2“ und „Physik für Energietechnik“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen als Fachkompetenz unterschiedliche

erneuerbare Energietechniken. Sie haben die Befähigung, Limitierungen

und Möglichkeiten der Energietechnologien in den wissenschaftlichen

Kontext einzuordnen. Sie verstehen die Funktionsweisen der

vorgestellten Energieerzeugungssysteme und können ihr Wissen

anwenden, um Energiekonzepte für unterschiedliche Anforderungen zu

konzeptionieren.

Inhalt: Erneuerbares globales und lokales Energieangebot; Aufbau von

Photovoltaiksystemen; Solarzellen (inkl. einfache Zusammenhänge der

Halbleiterphysik); Aufbau und Eigenschaften von Solarmodulen;

Windenergiesysteme; Umwandlung von Energie im Luftstrom in

Mechanische Energie durch Windturbinen; Fügelform und Effizienz von

Windenergieanlagen. Alle vorgestellten Technologien werden hinsichtlich

der Einflüsse auf Klimaveränderungen und Umweltschädigungen,

insbesondere dem CO2-Ausstoß, betrachtet. Weiterhin wird der Einsatz

dieser Energieerzeugungssysteme hinsichtlich der möglichen Abschaltung

von Energieerzeungsanlagen mit fossilen Primärenergieträgern diskutiert.

Studien-




Medienformen: Tafel, Beamer, Skript.

Literatur: Wesselak, V.; Schabbach Th.; Link, Th.; Fischer, J.: Regenerative

Energietech- nik. Springer Vieweg.



Version 1.2

71

Facility Management (FM / 5272)

Modulbezeichnung: Facility Management Kzz.: FM FNR: 5272


Modulverantwortliche(r): der Vorsitzende des Prüfungsausschusses, Prof. Dr. rer. nat. Johannes

Üpping

Dozent(in): Lehrbeauftragte(r)




Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.), 5.



Seminar / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele, Kompetenzen: Neben Überblickskenntnissen zum Facility Management und einem

Grundverständnis der in der Praxis zu lösenden Aufgaben in Organisation,

Planung und Betrieb von Gebäuden, Flächen und Infrastruktur als

innerbetriebliche oder externe Dienstleistung werden die Studierenden

insbesondere für die Abhängigkeiten und das Zusammenwirken von

Energiemanagement und Facility- Management sensibilisiert. Sie sind in

der Lage, die bei der Planung- und Installation von energietechnischen

Anlagen und Systemen austretenden Wechselwirkungen mit dem Facility

Management zu erkennen und Probleme frühzeitig zu vermeiden.

Inhalt: Ziele, Inhalte und Gegenstand des Facility Managements

Gebäudeökonomische Grundlagen:

Immobilienbewertung, Bodenrichtwerte, Sachwertfaktoren,

Ausschreibung, Vergabe

Servicemanagement und Organisationsmodelle im Facility

Management: Facility Service Management, betriebliches

Informationsmanagement, Flächenmanagement und Verkehrswege,

Dienstleistungsmanagement

Technisches Gebäudemanagement:

Sicherheits- und Gebäudeleittechnik, Gesundheitsschutz und UVV,

Umweltschutz und Energiemanagement

Studien-





Literatur: - Nävy, J./Schröter,M.: Facility Services. Die operative Ebene des Facility

Managements. Berlin/Heidelberg: Springer, 2013.

- Falk, B.; Haber, G.; Spitzkopf, H.: Fachlexikon Immobilienwirtschaft.

Rudolf Müller Verlag, 1996.

- Kahlen, H.: Facility Management. Entstehung, Konzeption, Perspektiven.

Ber- lin/Heidelberg: Springer, 2012.



Version 1.2

72

Fluiddynamik (FD / 5264)

Modulbezeichnung: Fluiddynamik Kzz.: FD FNR: 5264


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Georg Klepp

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Georg Klepp




Studiensemester:



Lehrform / SWS: Vorlesung / 2,5 SWS

Übung / 1 SWS

Praktikum / 0,5 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Mathematik 1-2“, „Mathematik für Energiemanagement 1-2“ und „Physik

für Energietechnik“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können: das Strömungsverhalten inkompressibler Fluide beurteilen sowie

die strömungstechnischen Auslegungsparameter (Druckverluste,

Mas- senströme, Geschwindigkeiten) berechnen

Rohrleitungen unter Berücksichtigung von Druckverlusten auslegen

experimentell ermittelte Auslegungsparameter mittels

Dimensionsanalyse auf reale Anlagengrößen übertragen

mit Druck- und Geschwindigkeitsmessgeräten umgehen und deren Messergebnisse interpretieren

Inhalt: Stoffeigenschaften von Flüssigkeiten und Gasen, Hydro- und Aerostatik,

Kontinuitätsgleichung, Energiegleichung, Impuls- und Drallsatz für

stationäre Strömungen, Rohrleitungsauslegung mit Verlusten,

Ähnlichkeitsgesetze, experimentelle Fluiddynamik

Studien-


Klausur, 120 Minuten oder mündliche Prüfung, benotet.


Medienformen: Kreide und Tafel, Folien, Videos und Laborexperimente, Unterlagen auf

elektronischer Lernplattform, Versuchsanleitungen für das Praktikum

Literatur: Willi Bohl: Technische Strömungslehre, Vogel

F.M. White: Fluid Mechanics, McGraw Hill



Version 1.2

73

Funksysteme (FS / 5155)

Modulbezeichnung: Funksysteme Kzz.: FS | FNR: 5155



Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier Stand: 15.07.2019

Sprache: deutsch, englische Fachbegriffe



Studiensemester:



Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS / 60 TeilnehmerInnen

Übung / 1 SWS / 20 TeilnehmerInnen pro Gruppe

Praktikum / 1 SWS / 15 TeilnehmerInnen pro Gruppe

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Formal: Siehe den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld das Modul

"Hochfrequenztechnik" absolviert zu haben.

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden kennen die Komponenten eines Funksystems und

deren Eigenschaften. Außerdem sind sie vertraut mit charakteristischen

Kenn- und Einflussgrößen. Sie können diese Fachkompetenz als

Methodenkompetenz auf typische praktische Probleme anwenden.

Insbesondere sind sie in der Lage, für eine bestimmte drahtlose

Übertragung eine geeignete Funktechnologie auszuwählen. Sie lernen

geeignete Messverfahren kennen und kennen das Prinzip

normgerechter Messverfahren und deren Beschreibungen.

Inhalt: Vorlesung: Antennen (Kenngrößen, Bauformen), Funkkanal (ideal, real),

Rauschen (Empfindlichkeit), digitale Modulationsverfahren (Bandbreite,

Bitfehlerrate), Multiplexverfahren, Kanalvergabe, Koexistenz,

elektromagnetische Umweltverträglichkeit (EMVU), normgerechte

Messungen, Markteinführung.

Übung: In den Übungen werden die Vorlesungsinhalte mit

entsprechenden Aufgaben vertieft.

Praktikum: Antennenvermessung, Emissionsmessungen, Messungen

an einem digitalen Funksystem

Studien-


Klausur oder mündliche Prüfung, benotet. Seminararbeit.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript, Messgeräte

Literatur: Gustrau, F.: Hochfrequenztechnik; Hanser; München

Haykin, S.: Communication Systems; John Wiley & Sons; New York



Version 1.2

74

Gender-Diversity (GD / 5205)

Modulbezeichnung: Gender-Diversity Kzz.: GD FNR: 5205

Semester: 5. oder 6. Semester


Modulverantwortliche(r): Prof.’in Lucia Mühlhoff, Ph.D.

Dozent(in): N.N.




Studiensemester:

Data Science (B.Sc.): 5./6. Semester, Wahlpflichtmodul




Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden stärken ihre persönliche Wahrnehmung der

Kommunikationskulturen in Arbeitsorganisationen. Sie erkennen

geschlechterdifferenzierende Gestaltung der Kommunikation (Gender

Training) und erwerben interkulturelle Kompetenzen (Diversity Training).

Lernziele sind Veränderungen im Denken und Handeln und das Erkennen

und Aufbrechen kulturell gebundener Fähigkeiten und Verhaltensweisen.

Inhalt: Übung: Kommunikation und Team Rollen, Rhetorik, Konfliktmanagement,

persönlicher Ausdruck und Körpersprache, Karriere, Unternehmenskultur,

interkulturelle Kompetenzen

Studien-


Präsentation oder Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung oder

schriftlicher Bericht, benotet.


Medienformen: Praktische Übungen, Experimente

Literatur: Aufgrund der Thematik ist zurzeit keine Literatur zur Vorbereitung

verfügbar. Wird von Dozent/Dozentin bekanntgegeben.



Version 1.2

75

Geodatenbasierte Informationssysteme (GI / 5243)

Modulbezeichnung: Geodatenbasierte Informationssysteme Kzz.: GI FNR: 5243


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Axel Häusler

Dozent(in): Prof. Dr. Axel Häusler




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

• Anwendungsmöglichkeiten von Geoinformationssystemen für die

Planungspraxis erlernen

• ganzheitliche Kompetenz im Umgang mit digitalen und web-

basierten Medien im Entwurfs- und Planungsprozess erweitern

• Schnittstellenkompetenz zu benachbarten Fachdisziplinen wie

Geoinformatik, Stadtplanung und Kartographie entwickeln

• Grundwissen im Umgang mit unterschiedlichen GIS-Applikationen

vermitteln

• Fähigkeiten zur eigenständigen Erschließung neuer

Softwareanwendungen erwerben

Inhalt: • grundsätzliches Verständnis von Geoinformationssystemen, u.a.

• die Funktionsweisen von GIS,

• GIS-Methoden als Analysetools

• Einsatzmöglichkeiten von GIS

• Chancen des GIS-Einsatzes im Bereich Städtebau/ Architektur

• Grenzen und Fehlerquellen des GIS-Einsatzes

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung Die Note entspricht der

Note für das Modul.


Literatur: /



Version 1.2

76

Grundgebiete der Elektrotechnik 1 (GE1 / 5104)

Modulbezeichnung: Grundgebiete der Elektrotechnik 1 Kzz.: GE1 | FNR: 5104


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier, Prof. Dr.-Ing. Oliver Stübbe

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Uwe Meier, Prof. Dr.-Ing. Oliver Stübbe




Studiensemester:



Lehrform / SWS: Vorlesung / 3 SWS, Übung / 1 SWS

ECTS-Punkte / workload: 5 CR / 150 h = 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium



die Studiengänge.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können Gleichstrom-Schaltungen und homogene,

zeitkonstante Felder berechnen. Sie können diese Fachkompetenz als

Methodenkompetenz auf typische praktische Probleme anwenden sowie

die Ergebnisse kompetent interpretieren. Die Studierenden haben die

Kompetenz zur sicheren Anwendung von Methoden und Modellen zur

Lösung von Problemstellungen bzgl. Gleichstrom-Schaltungen und

homogenen zeitkonstanten Feldern der Elektrotechnik.

Inhalt: Vorlesung: Grundbegriffe (Strom, Spannung, Potenzial, Leistung, Energie,

Widerstand, unabhängige Quellen), Gleichstromschaltungen (Verbindung

von Eintoren, Knotensatz, Parallelschaltung, Maschensatz, Reihenschaltung,

Ersatzeintore, Potentiometer, Brückenschaltung), homogene zeitkonstante

Felder (Strömungsfeld, elektrostatisches Feld, magnetisches Feld)

Übung: Begleitend zu den Vorlesungsinhalten werden praktische

Anwendungsbeispiele vorgerechnet. Hausaufgaben werden nach

Möglichkeit korrigiert und im Tutorium erläutert.

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Führer, A., Heidemann, K., Nerreter, W.: Grundgebiete der Elektrotechnik. 3

Bände. Hanser.

Nerreter, W.: Grundlagen der Elektrotechnik. Hanser.



Version 1.2

77

Grundgebiete der Elektrotechnik 2 (GE2 / 5105)

Modulbezeichnung: Grundgebiete der Elektrotechnik 2 Kzz.: GE2 | FNR: 5105







Studiensemester:




Übung / 1 SWS

ECTS-Punkte / workload: 5 CR / 150 h = 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium


Inhaltlich: Grundgebiete der Elektrotechnik 1; Mathematik 1.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können lineare Schaltungen mit zeitabhängiger Anregung

berechnen. Sie können diese Fachkompetenz als Methodenkompetenz auf

typische praktische Probleme anwenden sowie die Ergebnisse kompetent

interpretieren. Sie sind insbesondere methodenkompetent bzgl. der

komplexen Wechselstromrechnung und den systematischen

Schaltungsanalyseverfahren.

Inhalt: Vorlesung: Schaltungen mit zeitabhängigen Quellen (Periodische

Schwingungen, Komplexe Wechselstromrechnung, Gesteuerte Quellen,

Komplexe Leistung, Leistungsanpassung, Blindleistungskompensation,

Ortskurven, BODE-Diagramm, Resonanz, Widerstandstransformation),

Drehstrom, Dreiphasensysteme (Drehstromquellen, symmetrische und

unsymmetrische Belastung, ), Schaltungsanalyse (Topologische

Betrachtung, Knotenpotentialverfahren, Schaltungsanalyse mit SPICE,

Überlagerungssatz), Zweitore (Zweitorgleichungen, Widerstands- und

Leitwertparameter, Kettenparameter, Umwandlung der Zweitorparameter,

Filterschaltungen)




Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Führer, A., Heidemann, K., Nerreter, W.: Grundgebiete der Elektrotechnik. 3

Bände. Hanser.




Version 1.2

78

Grundlagen der Elektrotechnik (GE / 5261)

Modulbezeichnung: Grundlagen der Elektrotechnik Kzz.: GE FNR: 5261







Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B. Sc.): 1.



Übung / 1 SWS

Kreditpunkte / Workload: 5 CR / 150 h = 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium



die Studiengänge.

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden können Gleichstrom-Schaltungen und lineare

Schaltungen mit zeitabhängiger Anregung, insbesondere mit

sinusförmiger Zeitabhängigkeit berechnen. Sie können diese

Methodenkompetenz auf typische praktische Probleme der Energienetze

anwenden. Insbesondere können die Studierenden Leistungs- und

Energieberechnungen in linearen Netzen durchführen. Dafür sind sie u. a.

vertraut mit den Methoden der komplexen Wechselstromrechnung und

der Drehstromtechnik. Sie kennen ferner computerbasierte

Simulationsprogramme für die Berechnung der Energieverteilung in

linearen Netzen.

Inhalt: Vorlesung: Grundbegriffe (Strom, Spannung, Potenzial, Leistung, Energie,

Widerstand, unabhängige Quellen), Gleichstromschaltungen (Verbindung

von Eintoren, Knotensatz, Parallelschaltung, Maschensatz,

Reihenschaltung, Ersatzeintore, Potentiometer, Brückenschaltung),

Schaltungen mit zeitabhängigen Quellen (Periodische Schwingungen,

komplexe Wechselstromrechnung, gesteuerte Quellen, komplexe

Leistung, Leistungsanpassung, Blindleistungskompensation, Ortskurven,

Resonanz, Widerstandstransformation), Drehstrom, Dreiphasensysteme

(Drehstromquellen, symmetrische und unsymmetrische Belastung),

Schaltungsanalyse (Topologische Betrachtung, Knotenpotentialverfahren,

computerbasierte Simulationsverfahren, Überlagerungssatz)

Übung: Begleitend zu den Vorlesungsinhalten werden praxisbezogene

Anwendungsbeispiele berechnet.

Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

79


Literatur: Führer, Heidemann, Nerreter: Grundgebiete der Elektrotechnik, 3 Bände;

Carl Hanser Verlag, München

Nerreter: Grundlagen der Elektrotechnik; Carl Hanser Verlag, München



Version 1.2

80

Grundlagen der Mensch-Maschine-Interaktion (MM / 5233)

Modulbezeichnung: Grundlagen der Mensch-Maschine-

Interaktion

Kzz.: MM FNR: 5233


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Dr. Dr. habil. Carsten Röcker

Dozent(in): Prof. Dr. Dr. Dr. habil. Carsten Röcker



den Studiengängen/

Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS



Inhaltlich: /

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden verfügen über grundlegende Kenntnisse der

menschlichen Physiologie und Psychologie und verstehen die

entscheidenden Prinzipien und Vorgehensweisen der Mensch-Maschine-

Interaktion. Hierzu gehören Kenntnisse über Konzepte und

Interaktionsmodelle für Mensch-Maschine-Schnittstellen, Designregeln,

Evaluierungsmethoden, Designprozesse sowie die Integration von Design-

und Softwareentwicklungsprozessen. Im Rahmen der praktischen

Übungen haben die Studierenden diese Kenntnisse bereits erfolgreich auf

unbekannte Aufgaben und Problemstellungen angewandt.

Inhalt: Die Art und Weise, wie wir mit Computern interagieren, hat sich in den

letzten Jahren deutlich verändert: Die Nutzung mobiler Geräte ist

allgegenwärtig, neue Interaktionskonzepte wie Gestensteuerung haben

die Marktreife erlangt und nicht zuletzt hat sich die Bedienbarkeit vieler

Softwareprodukte signifikant verbessert. Diese Entwicklungen führen

auch zu einer gestiegenen Erwartung der Nutzer an die Bedienbarkeit

und an das Anwendererlebnis (‚User Experience‘) im Umgang mit

technischen Systemen. Der Gestaltung von Schnittstellen zwischen

Menschen und Maschinen kommt daher eine immer höhere Bedeutung

zu.

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung wird eine breite Einführung in das

Forschungsgebiet der Mensch-Maschine-Interaktion gegeben. Neben

Grundlagen der menschlichen Physiologie und Psychologie werden

verschiede Arten von Schnittstellen sowie Interaktionsmodelle zwischen

Menschen und Maschinen behandelt. Die Veranstaltung gibt weiterhin

eine Übersicht über Designprozesse und deren Integration in den

Softwareentwicklungsprozess. Die im Rahmen der Lehrveranstaltung



Version 1.2

81

vorgestellten Designregeln zeigen auf, wie Systeme gestaltet werden

können, damit sie ein positives Anwendererlebnis ermöglichen.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen:

Literatur: Butz, A., Krüger, A. (2017). Mensch-Maschine-Interaktion, 2. Auflage. De

Gruyter Studium, München.



Version 1.2

82

Hardware-Design 1 (HD1 / 5132)

Modulbezeichnung: Hardware-Design 1 Kzz.: HD1 FNR: 5132


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Joachim Vester

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Joachim Vester




Studiensemester:



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen die Module „Elektronik 1, 2“


Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden des Bachelorstudiengangs Elektrotechnik beherrschen für

die Studienrichtungen typische komplexere Schaltungsstrukturen. Sie

erreichen die Befähigung, diese Schaltungen methodenkompetent zu

analysieren, aus der Analyse Regeln für die Dimensionierung der

Bauelemente abzuleiten und die Bauelemente zu dimensionieren.

Inhalt: Vorlesung: MOSFET, IGBT, Induktive Bauelemente, Schaltungen aus dem

Bereichen Filtertechnik, Stromversorgung (linear und geschaltet),

Stromquellen, Kippschaltungen, Schaltungen mit Dioden oder andere

werden gemäß der Lernziele behandelt. Auf Möglichkeiten und Grenzen der

Simulation elektronischer Schaltungen wird eingegangen.



Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, ergänzende schriftliche Unterlagen,

Simulationsbeispiele.

Literatur: Böhmer, E.: Elemente der angewandten Elektronik. Vieweg & Teubner,

2010.

Tietze, U., Schenk, C.: Halbleiter-Schaltungstechnik. Springer, 2016.


Vieweg & Teubner, 2010.



Version 1.2

83

Hardware-Design 2 (HD2 / 5133)

Modulbezeichnung: Hardware-Design 2 Kzz.: HD2 FNR: 5133







Studiensemester:



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Elektronik 1, 2“ sowie „Hardware-Design 1“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden des Bachelorstudiengangs Elektrotechnik beherrschen

für die Studienrichtungen typische komplexere Schaltungsstrukturen. Sie

erreichen die Befähigung, diese Schaltungen methodenkompetent zu

analysieren, aus der Analyse Regeln für die Dimensionierung der

Bauelemente abzuleiten und die Bauelemente zu dimensionieren.

Die Studierenden beherrschen fachkompetent Grundlagen für den

erfolgreichen Aufbau und Test von elektronischen Schaltungen.

Inhalt: Vorlesung: Rund um die Elektronik-Entwicklung (Bauelemente, Design,

Leiterplatten, Layout, Fertigung, Baugruppentest, Designcheck,

Dokumentation).

Bereits behandelte Schaltungen aus dem Modul Hardware-Design 1 und

weitere Schaltungen werden gemäß der Lernziele behandelt.



Studien-


Klausur, benotet.




Literatur: Böhmer, E.: Elemente der angewandten Elektronik. Vieweg & Teubner,

2010.

Tietze, U., Schenk, Ch.: Halbleiter-Schaltungstechnik. Springer, 2016.





Version 1.2

84

Hardware eingebetteter Systeme (HE / 5176)

Modulbezeichnung: Hardware eingebetteter Systeme Kzz.: HE FNR: 5176


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg

Dozent(in): Dipl.-Ing. Carsten Pieper, Dipl.-Ing. Carsten Diederichs




Studiensemester:





Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:






haben:

Elektrotechnik (B.Sc.) und Technische Informatik (B.Sc.):

„Programmiersprachen 1“, „Programmierung eingebetteter Systeme“,

und „Entwurf digitaler Systeme“

Data Science (B.Sc.): „Programmiersprachen 1“

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden können verschiedene Entwurfsverfahren (Top-

Down, Bottom-up) wiedergeben. Sie sind in der Lage FPGA-Konzepte zu

beschreiben und zu unterscheiden.

Verstehen: Die Studierenden haben die Fachkompetenz, verschiedene

Konzepte programmierbarer Logik, insbesondere FPGAs, zu verstehen.

Anwenden: Lernende haben die Methodenkompetenz, diese Konzepte in

technischen Aufgabenstellungen anzuwenden.

Inhalt: Vorlesung: Eingebettete Systeme, Mikro- und Signal-Prozessoren und

applikationsspezifische integrierte Schaltungen (ASIC). Weitere Themen

sind: neue Mikroprozessor-Architekturen, High Speed Digital Design,

serielle Busse, und die Impulsübertragung auf Leitungen.

Praktikum: Vertiefungspraktikum Entwurf programmierbarer

anwenderspezifischer Schaltkreise (FPGA) mit VHDL. Die

Laborausarbeitungen werden vom Dozenten mit den Studierenden

diskutiert, und benotet.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript.

Literatur: Herrman, G., Müller, D.: ASIC - Test und Entwurf, 1. Aufl. Hanser, 2004.

Künzli, M. V.: Vom Gatter zu VHDL. Eine Einführung in die Digitaltechnik, 3.

Aufl. vdf Hochschulverlag der ETH. Zürich, 2007.

Scarbata, G.: Synthese und Analyse digitaler Schaltungen. 2. Aufl.

Oldenbourg, 2001.



Version 1.2

85

Urbanski, K., Woitowitz, R.: Digitaltechnik. 5. Aufl. Springer, 2007.



Version 1.2

86

Heiz- und Klimatechnik (HK / 5266)

Modulbezeichnung: Heiz- und Klimatechnik Kzz.: HK FNR: 5266



Dozent(in): N.N.




Studiensemester

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (Bachelor): 5.



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Mathematik 1-2“, „Mathematik für Energiemanagement 1-2“, „Physik für

Energietechnik“, „Thermodynamik 1“ sowie „Fluiddynamik 1“ absolviert zu

haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen als Fachkompetenz unterschiedliche Heiz- und

Klimatechniken. Sie verstehen die Funktionsweisen der vorgestellten

Systeme und können ihr Wissen anwenden, um Heiz- und Klimakonzepte für

definierte Gebäude zu erstellen. Bestehende Anlagen können von den

Studierenden analysiert und hinsichtlich der Effizienz bewertet werden.

Anhand dieser Analyse sind die Studierenden in der Lage,

Modifikationsvorschläge zur Effizienzsteigerung des Systems zu machen.

Inhalt: Heiz- und Klimatisierungsbedarfe, Energieeinsparverordnung, fossile

Wärmeerzeuger (Gas, Öl), erneuerbare Wärmeerzeuger (Biomasse,

Wärmepumpen), Kraft-Wärme-Kopplung, Pumpensysteme;

Wärmeverteilung und Wärmeübergänge im Gebäude, Speicherfähigkeit von

Gebäuden, Integration von Solar und PV-Anlagen, rudimentäre

Energiemanagementsysteme. Alle vorgestellten Technologien werden

hinsichtlich der Einflüsse auf Klimaveränderungen und

Umweltschädigungen, insbesondere dem CO2-Ausstoß betrachtet.

Studien-





Literatur: /



Version 1.2

87

Hochfrequenztechnik (HF / 5161)

Modulbezeichnung: Hochfrequenztechnik Kzz.: HF | FNR: 5161







Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik; 4. Semester, Pflichtmodul


Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS


Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik und

Elektrotechnik (B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik: Siehe den Hinweis zu

den Wahlpflichtmodulen.


„Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“ „Vertiefung Elektrotechnik“ sowie

„Mathematik 1, 2, 3, 4“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen ausgewählte Bauteile, Komponenten und

wichtige Kanäle für die Informationsübertragung. Sie können diese

Fachkompetenz als Methodenkompetenz auf typische praktische

Probleme anwenden. Insbesondere sind sie in der Lage, für eine

bestimmte Anwendung den optimalen Übertragungskanal auszuwählen.

Sie lernen Systemparameter und deren Messverfahren kennen und

können damit die Qualität einer Übertragungsstrecke beurteilen.

Inhalt: Vorlesung: Zwei- und Dreidrahtleitungen (Ausbreitung von Impulsen und

harmonischen Wellen, Aufbau und Kenngrößen von Leitungen),

Grundlagen des optischen Kanals, Grundlagen des Funkkanals,

Streuparameter und Leistungswellen

Übung: In den Übungen werden die Vorlesungsinhalte mit

entsprechenden Aufgaben vertieft.

Praktikum: Messgeräte der Hochfrequenztechnik (Signalgenerator,

Spektrumanalysator, Netzwerkanalysator), Kondensatoren und Spulen bei

hohen Frequenzen, Quarz-Resonator, Impuls-Übertragung,

Übertragungsverzerrungen, Twisted-Pair-Leitung, optisches

Übertragungssystem

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Beamer, Messgeräte, Skript.

Literatur: Gustrau, F.: Hochfrequenztechnik; Hanser; München, 2013

Wrobel, C.P.: Optische Übertragungstechnik in der Praxis, Hüthig, 1998.



Version 1.2

88

Industrielle Pharmazie (IPH / 4045)

Modulbezeichnung: Industrielle Pharmazie Kzz.: IPH FNR: 4045



Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Gerd Kutz




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung / 2SWS

Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Pharmazeutische Produkte: Kenntnis der im Europäischen Arzneibuch

genannten Arzneiformen, insbesondere deren Definition, Beschreibung und

Prüfung

Pharmazeutische Prozesse: Kenntnis der Grundprinzipien

pharmazeutischen Qualitätsmanagements und pharmazeutischer

Herstellverfahren

Inhalt: Pharmazeutische Produkte: 1) Lösungen; 2) Wässrige Auszüge, Tinkturen;

Extrakte, 3) Emulsionen, 4) Halbfeste Zubereitungen, 5) Pulver, 6) Tabletten,

7) Kapseln, 8) Überzogene feste Formen; 9) Injektions- und

Infusionszubereitungen

Pharmazeutische Prozesse: 1) Phasen der Arzneimittelentwicklung, 2)

Einteilung und Charakterisierung pharmazeutischer Industriebetriebe, 3)

GMP als Leitgedanke der pharmazeutischen Industrie, 4) Grundlagen der

Qualifizierung und Validierung, 5) Allgemeine Vorschriften und Methoden,

6) Bestimmung der Teilchengröße und weiterer Pulverkennzahlen, 7)

Tablettenkennzahlen 8) Herstellungsverfahren ausgewählter Arzneiformen

Studien-



Modul.

Medienformen:

Literatur: Voigt, R.: Pharmazeutische Technologie. Ullstein-Mosby.

Bauer, K. H., Frömming, K. H., Führer, C.: Pharmazeutische Technologie.

Thieme.

Kutz, G. Wolff, A. Pharmazeutische Produkte und Verfahren. Wiley-VCH.

Nürnberg, E.: Hagers Handbuch der Pharmazeutischen Praxis. Springer.



Version 1.2

89

Innovations- und Technologiemanagement (IM / 5207)

Modulbezeichnung: Innovations- und Technologiemanagement Kzz.: IM FNR: 5207


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Andreas Welling

Dozent(in): Prof. Dr. Andreas Welling




Studiensemester:



Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): 5./6.




Lehrform / SWS: Vorlesung / 2SWS

Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.), Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.) sowie Technische Informatik

(B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden haben die Fachkompetenz bzgl. der Hauptaufgaben und

Methoden des Projekt- und Technologiemanagements bei der Planung,

Durchführung, Überwachung und Steuerung von F&E-Projekten. Sie

beherrschen Methoden sowie Auswahl- und Bewertungskriterien für die

erfolgreiche Durchführung von Projekten im Forschungs- und

Entwicklungsbereich.

Inhalt: Vorlesung: Methoden und Prinzipien des Projektmanagements,

Organisation von Projekten; Aufgaben des Projektmanagements und des

Projektleiters (Planung, Durchführung, Überwachung und Steuerung von

Projekten; Berichtswesen). Methoden zur Lösungs- und Ideenfindung,

Bewertungsverfahren (QFD), Risikobetrachtungen; Vertragsmanagement;

Schnittstellenmanagement. Kostenkalkulation und Projekt-Controlling.

Übung: Parallel zur Vorlesung wird in kleinen Projektgruppen (4-6

Personen) jeweils ein Entwicklungsprojekt durchgeführt, in dem die

gelernten Methoden und Ansätze eingesetzt werden.

Studien-




Medienformen: PowerPoint-Präsentation, Tafel, Whiteboard, etc.

Literatur: WEKA, Augsburg: Praxishandbuch Projektmanagement. 2003.



Version 1.2

90

Interdisziplinäres Projekt (IP / 5256)

Modulbezeichnung: Interdisziplinäres Projekt Kzz.: IP FNR: 5256

Angebotshäufigkeit: jährlich im Sommer- und Wintersemester


Dozent(in): Lehrende des Studiengangs Energiemanagement und industrielle

Klimaschutztechnologie und Lehrende anderer Studiengänge, die das

Interdisziplinäre Projekt im Studienverlauf integriert haben.



den Studiengängen/

Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): 4. und

5. Semester, Pflichtmodul

Lehrform / SWS: Projektarbeit


Kreditpunkte: 9


Inhaltlich: Grundlagenkenntnisse aus den Modulen der ersten 3 Semester

des Studiengangs

Lernziele, Kompetenzen: Ziel des Interdisziplinären Projekts ist eine Kompetenzsteigerung in der

Projektorganisation, der interdisziplinären Zusammenarbeit und

Kommunikation sowie in praxisnahen Fachmethoden. Dabei soll

insbesondere auch die Fähigkeit erprobt und gestärkt werden, in

technischer wie organisatorischer Hinsicht in komplexen Systemen zu

denken, d. h. die mannigfaltigen technischen und organisatorischen

Wechselwirkungen in großen, übergreifenden Gesamtkomplexen, wie z. B.

betrieblichen Energieversorgungssystemen, zu erkennen und sowohl bei der

konzeptionellen Planung als auch bei Detailumsetzungen zu

berücksichtigen. Insgesamt soll damit die Befähigung zum selbstständigen

Arbeiten und Organisieren, insbesondere auch in Zusammenarbeit mit

einem fachfremden Partner, und die eigenständige Transferkompetenz

zwischen Themengebieten sowie die Fähigkeit der Inter- und Extrapolation

eigenen Wissens und eigener Kompetenzen gesteigert werden.

Inhalt: Die Studierenden arbeiten in Projektteams von 2 bis 5 Mitgliedern an einer

gemeinsamen Aufgabenstellung, wobei 2 bis 5 Projektteams für

unterschiedliche Teilbereiche eines gemeinsamen übergreifenden

Gesamtprojekts verantwortlich sind. Die Teilbereiche sind dabei

idealerweise unterschiedlichen Disziplinen bzw. unterschiedlichen realen

Tätigkeitfeldern zugeordnet (z. B. Entwicklung, Produktion, Marketing,

Kommunikation, …).

Je nach Gesamtanzahl der Studierenden werden ein oder mehrere

Gesamtprojekte angeboten. Die Themenstellung der Gesamtprojekte erfolgt

durch den Modulverantwortlichen in Absprache mit den beteiligten

Dozentinnen und Dozenten. Themen können dabei aus den Forschungs-



Version 1.2

91

/Entwicklungsprojekten der Hochschule oder ihrer Partner aus Wirtschaft

und Gesellschaft sowie aus Vorschlägen der Studierenden abgeleitet

werden. Sie sollten praxisnah sein und einen hohen Aktualitätsbezug sowie

einen Bezug zur Energietechnik aufweisen. Die Aufgabenstellung wird

bewusst offen, d. h. in weiten Grenzen z. B. als ein zu lösendes Problem,

formuliert und den Studierenden der Lösungsansatz überlassen.

Die Projektteams eines Gesamtprojekts sollen interdisziplinär

zusammenarbeiten. Dazu erfolgt die Zusammensetzung der Projektteams

idealerweise auch aus unterschiedlichen Studiengängen. Die Zuordnung der

Studierenden zu den Projekten und den Projektteams erfolgt durch den

Modulverantwortlichen unter Berücksichtigung von Wünschen der

Studierenden, ansonsten aber nach Maßgabe verfügbarer Kapazitäten und

sinnvoller Teamgrößen für einzelne Teilaufgaben.

Die Bearbeitung der Projekte erfolgt über zwei Semester, wobei die Team-

und Gesamtprojektorganisation einschließlich der Ausdifferenzierung der

Teilaufgabenstellungen den Studierenden obliegt, die allerdings durch

jeweils einen Team- und Projektmentor aus dem Dozentenkreis unterstützt

werden. Dazu erfolgt eine Initialisierungsphase, in der ein Projektplan mit

Projektphasen, Arbeitspaketen und Aufgabenstellungen zu erarbeiten ist

und in der Team- und Gesamtprojektleiter (Studierende) sowie

Aufgabenverteilungen festzulegen sind.

Als unterstützende bzw. begleitende Formate wird seitens der Dozentinnen

und Dozenten Folgendes angeboten: Übergreifende

Einführungsveranstaltung, individuelle Projekt-Kickoffs (für jedes

Gesamtprojekt), regelmäßige Team- und Projektmeetings mit den

Tutorinnen und Tutoren (üblicherweise monatlich oder nach Vereinbarung),

Feedback zu Zwischenergebnispräsentationen (2 pro Semester), Abnahme

der Abschlusspräsentation, Workshop zur wissenschaftlichen

Dokumentation.

Die Tutorinnen und Tutoren, Dozentinnen und Dozenten nehmen in der

Regel eine ausschließlich beratende Rolle ein und geben Hinweise bzgl.

Technik/Inhalt, Organisation und wissenschaftlicher/fachlicher Methodik.

In Konfliktfällen, in denen eine Benachteiligung einzelner Studierender zu

erwarten ist, vermitteln sie.

Der Modulverantwortliche bleibt team- und projektunabhängig und dient

den Studierenden auch als Ansprechpartner in besonderen Konfliktfällen

innerhalb der Projektteams.

Die Prüfung erfolgt als Ausarbeitung mit Kolloquium (siehe § 21 der

Prüfungsordnung), die individuell von jedem/jeder Studierenden zu

verfassen ist. Die Bewertung darf nicht von der Rolle bzw. der

Aufgabenstellung des/der einzelnen Studierenden abhängen und reflektiert

nicht den Gesamtprojekterfolg. Daher sind die Bearbeitung der eigenen

individuellen Aufgabenstellung in Theorie und Praxis sowie die sinnvoll

(nicht maximale) Einbringung in Organisation und interdisziplinärer

Zusammenarbeit zu gleichen Teilen zu bewerten. Dies ist durch die

Studierenden im Rahmen der Präsentation und der schriftlichen

Zusammenfassung in hinreichender Form darzustellen.



Version 1.2

92

Studien-


Ausarbeitung mit Kolloquium (siehe § 21 der Prüfungsordnung).


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Metaplanwände, Flipcharts


bekanntgegeben.



Version 1.2

93

Klimaschutz (KS / 5268)

Modulbezeichnung: Klimaschutz Kzz.: KS FNR: 5268







Studiensemester




Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen als Fachkompetenz unterschiedliche Methoden

des Klimaschutzes. Sie haben die Befähigung, verschiedene Konzepte des

Klima- schutzes in den ingenieurwissenschaftlichen und

gesellschaftlichen Kontext einzuordnen. Sie verstehen die

Zusammenhänge und die Wirkungsweise der Konzepte und den

jeweiligen Einfluss auf das Klima der Erde und die Riskiken in der

Umsetzung

Inhalt: Verschiedene aktuelle Klimaschutztechnologien werden vorgestellt und

diskutiert. Dabei werden viele unterschiedliche Themenkomplexe im

Rahmen des Klimaschutzes adressiert. Neben den Begriffen Wetter und

Klima werden die Einflüsse des Menschen und der Energiehaushalt der

Erde betrachtet. Die Auswirkungen des Klimawandels werden betrachet,

ebenso die Grundzüge von Klimasimulationen erläutert. Ferner wird die

Energienutzung der Menschheit im Allgemeinen und von Deutschland im

Besonderen diskutiert und auf Möglichkeiten der Veränderung überprüft.

Studien-





Literatur: Wird je nach thematischer Ausrichtung bekanntgeben.



Version 1.2

94

Kommunikationstechnik 1 (KT1 / 5162)

Modulbezeichnung: Kommunikationstechnik 1 Kzz.: KT1 FNR: 5162







Studiensemester:



Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Signale und Systeme“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen grundlegende Technologien,

Begriffe, Messverfahren und Theoriebeschreibungen zur

Kommunikationstechnik und können sie anwenden. Sie beherrschen deren

Betrachtung im Zeit- und Frequenzbereich sowie die Nutzung

entsprechender Mess- und Simulationstechniken für

Kommunikationssysteme, wie z.B. Spektrum Analysatoren. Die Physical

Layer von Basisbandübertragungssystemen und auch grundlegende

Modulationsverfahren für Bandpassübertragung sind bekannt und können

messtechnisch bewertet und analysiert werden. Sie haben die

grundlegenden Kompetenzen, um die elektrotechnische Realisierung eines

Kommunikationssystem angehen und bewerten zu können, sowie sich in

spezielle Übertragungssysteme einzuarbeiten.

Inhalt: Vorlesung: Einordnung der Kommunikationstechnik in die digitale

Transformation, digitale / analoge Systeme, Informationsübertragung, OSI-

Modell, Protokollstrukturen, Pulsübertragungen im Basisband, Sender-

Empfängerstrukturen, Optimalfilter, Nyquist-Bedingungen,

Augendiagramme, synchrone vs. asynchrone Verfahren,

Kanaleigenschaften, Bitfehlerraten, Elementare Kanalcodierung (Parität,

CRC), Grundlegendes zu digitalen Modulationsverfahren und

Bandpassübertragung, Technologiebeispiele


Vorlesungsinhalte vertieft. Einführung in Matlab/Simulink mit

Beispielaufgaben.

Praktikum: In den Praktika werden theoretische Lerninhalte aus den

Vorlesungen praktisch nachvollzogen. Dazu werden ausgewählte Systeme

aufgebaut und messtechnisch erfasst.



Version 1.2

95

Studien-


Klausurarbeit, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, PC-Simulationen

Literatur: Ohm, J. R., Lüke, H. D.: Signalübertragung. Springer.

Meyer, M.: Kommunikationstechnik. Konzepte der modernen

Nachrichtenübertragung. Vieweg & Teubner .

Haykin, S.: Communication Systems. Wiley.

Carsten Roppel, Grundlagen der digitalen Kommunikationstechnik, Hanser

Verlag



Version 1.2

96

Kommunikationstechnik 2 (KT2 / 5163)

Modulbezeichnung: Kommunikationstechnik 2 Kzz.: KT2 FNR: 5163




Sprache: deutsch Stand:15.07.2019



Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Wahlpflichtmodul



Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik sowie

Elektrotechnik (B.Sc.) / Energie- und Antriebstechnik: Siehe den Hinweis zu

den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: Kommunikationstechnik 1

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen wichtige Methoden und theoretische Ansätze von

Bandpassübertragungssystemen. Sie kennen und verstehen Grundlegende

und speziellen Modulationsverfahren sowie Eigenschaften von

Übertragungskanälen und können Bewertungen für Einsatzfelder und

Übertragungssysteme in der elektrotechnischen Übertragungstechnik

vornehmen. Durch Projektaufgaben mit einer elektrotechnischen

Umsetzung oder Analyse eines Übertragungssystems sollen

Teamarbeitskompetenzen erlernt und elektrotechnisches Wissen genutzt

werden gekoppelt auch dem Ziel der Nutzung englischer Literatur (Bücher,

Internet).

Inhalt: Vorlesung: Signalübertragung im Bandpassbereich, Bandpasssysteme

(Beschreibungsverfahren), I/Q Modulator, Mischer,

Amplitudenmodulationsverfahren, Winkelmodulationsverfahren, Digitale

Verfahren (ASK, PSK, FSK, QAM), Eigenschaften von Funkkanälen,

Übertragungsfehler, Statistische Signalbeschreibungen, Fehlererkennung

und Korrektur, Kanalzugriffsverfahren, TDMA, FDMA, CDMA, Funksystem-

Systembeispiele.


Vorlesungsinhalte vertieft. Einführung in Matlab/Simulink mit

Beispielaufgaben.

Praktikum: In den Praktika werden theoretische Ergebnisse aus den

Vorlesungen praktisch nachvollzogen. Dazu werden ausgewählte Systeme

aufgebaut und messtechnisch erfasst. Es werden kleine Projektarbeiten

aus dem Bereich der Kommunikationstechnik durchgeführt.



Version 1.2

97

Studien-


Schriftlicher Bericht und Klausurarbeit, benotet.



Literatur: Ohm, J. R., Lüke, H. D.: Signalübertragung. Springer.

Meyer, M.: Kommunikationstechnik: Konzepte der modernen

Nachrichtenübertragung. Vieweg & Teubner.

Haykin, S.: Communication Systems. Wiley.

Rappaport, T. S.: Wireless Communications: Principles and Practice. Prentice

Hall



Version 1.2

98

Komplexität und Berechenbarkeit (KB / 5203)

Modulbezeichnung: Komplexität und Berechenbarkeit Kzz.: KB FNR: 5203







Studiensemester:




Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Die Inhalte der Module „Programmiersprachen 1“ und

„Mathematik 1“ sollten bekannt sein.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden sind mit den Grundlagen der Logik vertraut. Sie besitzen

Grundlagenwissen der Algorithmentheorie und der theoretischen

Informatik und kennen verschiedene Modelle zur Berechnung von

Funktionen. Sie verstehen die Theorie der Berechenbarkeit und

grundlegende Komplexitätsklassen wie P und NP. Sie können diese

Theorie anwenden, um bei gewissen Probleme zu entscheiden, ob diese

berechenbar bzw. effizient berechenbar sind.

Inhalt: Vorlesung: Aussagenlogik, Prädikatenlogik, Sprachen, Grammatiken,

Turingmaschinen, Entscheidbarkeit, Halteproblem, Reduktion, Satz von

Rice, nichtdeterministische Turingmaschinen, Polynomialzeitreduktion,

Komplexitätsklassen P, NP, NP-Vollständigkeit, endliche Automaten,

Chomsky-Hierarchie.


Übungsausgaben wiederholt und z. T. vertieft.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, PC-Präsentationen, Übungen am PC.

Literatur: Wegener, I.: Theoretische Informatik. Eine algorithmenorientierte

Einführung. Vieweg & Teubner, 2005.

Schöning, U.: Theoretische Informatik kurz gefasst. Spektrum, 2008.



Version 1.2

99

Künstliche Intellingenz (KI / 5286)

Modulbezeichnung: Künstliche Intellingenz Kzz.: KI FNR: 5286



Dozent(in): Prof. Dr. Volker Lohweg, Dr. Oliver, Niehörster, M.Sc. Malte Schmidt et al.


Verwendung des Moduls in den Studiengängen/ Studiensemester:

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 3. Semester, Wahlpflichtveranstaltung im Modul Datenwissenshaften Data Science (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtveranstaltung im Modul Smart Cities and Smart Environments Elektrotechnik (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtveranstaltung Technische Informatik (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtveranstaltung

Lehrform / SWS: Seminaristischer Unterricht: 4SWS




Inhaltlich: Programmiersprachen, Mathematik 1-4

Lernziele, Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden kennen die Grundprinzipien der Künstlichen Intelligenz mit dem Schwerpunkt Computerintelligenz und Maschinelle Intelligenz. Verstehen: Die Studierenden verstehen Agenten, Planung, Bias und Lernbarkeit und deren Bedeutung für die KI. Anwenden: Die Studierenden sind in der Lage KI-Konzepte und -methoden exemplarisch anzuwenden.

Inhalt: KI – Hype oder Notwendigkeit? Was ist KI? Was ist Computational Intelligence? Was ist Machine Intelligence? Strong AI vs Weak AI, KI als Ingenieurwissenschaft, Agenten, Informationsfusion, Kognition, self-x-Prinzipien, Motive Discovery, Learning and Reasoning / Lernbarkeit, Grundlagen Klassifikation und Unschärfe, Vertrauen, Erklärbarkeit, Bias, BigData im Kontext, Plausibilität, Kausalität, Korrelation (falsch interpretierte). Anwendungen in Unternehmen, Medizin und Gesundheitsforschung.

Studien-Prüfungsleistungen: Klausur, 90 min oder mündl. Prüfung.

Medienformen: Online-Lernen, Filme, Präsentationen, Ausarbeitungen

Literatur: Stuart Russell, Peter Norvig, Künstliche Intelligenz, Pearson Studium, 2012 Wolfgang Ertel, Grundkurs Künstliche Intelligenz: Eine praxisorientierte Einführung (Computational Intelligence), Springer-Vieweg, 2016 Peter Buxmann, Holger Schmidt Künstliche Intelligenz: Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg, Springer-Gabler, 2018 Wolfgang Ertel, Nathanael T. Black, Introduction to Artificial Intelligence (Undergraduate Topics in Computer Science), Springer, 2018 Christoph Beierle, Gabriele Kern-Isberner, Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen (Computational Intelligence) (Deutsch) Taschenbuch, Springer, 2019



Version 1.2

100

Leistungselektronik (LE / 5134)

Modulbezeichnung: Leistungselektronik Kzz.: LE FNR: 5134




Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Holger Borcherding




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Pflichtmodul





Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




(B.Sc.) / Informationstechnik sowie Energiemanagement und industrielle


Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.): „Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“,

„Vertiefung Elektrotechnik“, „Elektronik 1, 2“ und „Elektrische

Antriebstechnik“


(B.Sc.): „Grundlagen der Elektrotechnik“, „Elektronik für

Energiemanagement“, „Elektrische Antriebstechnik“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die Eigenschaften unterschiedlicher Stromrichter

und ihre Anwendungen. Sie sind befähigt, die geeigneten Komponenten für

geregelte elektrische Antriebe auszulegen. Sie kennen die Eigenschaften

und die Auslegungsverfahren von Leistungshalbleitern. Sie können dieses

Wissen anwenden, um leistungselektronische Schaltungen zu entwickeln.

Inhalt: Vorlesung:

Aufbau der Mikroelektronik eines Stromrichters; Eigenschaften,

Beanspruchungsgrößen und Auslegung von Leistungshalbleitern,

Auslegung von Komponenten eines Leistungsteils, Stromrichter mit

Thyristoren (netzgeführte Stromrichter, Wechsel- und Drehstromsteller),

Vierquadrantensteller,

Weiterführende Themen zu Frequenzumrichtern: PWM und

Raumzeigermodulation, Feldorientierte Regelung von



Version 1.2

101

Drehstrommaschinen, Bremsschaltungen, Netzrückspeisung und

Zwischenkreisverbund,

EMV von Stromrichtergeräten, Grundlagen der Schaltnetzteile



Praktikum: Anhand von Versuchsschaltungen und

Simulationsmodellen werden in Matlab/Simulink

leistungselektronische Schaltungen vertiefend und ergänzend zur

Vorlesung untersucht.

Studien-




Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript, Vorführungen im Labor

Literatur: Hagmann, G.: Leistungselektronik. AULA-Verlag Wiesbaden, 5. Auflage,

2015 Probst, U.: Leistungselektronik für Bachelors, Hanser, 3. Auflage,

2015

Zach, F.: Leistungselektronik – Ein Handbuch; Springer Vieweg, Berlin, 6.

Auflage, 2015



Version 1.2

102

Managementkompetenz (MK / 5175)

Modulbezeichnung: Managementkompetenz Kzz.: MK FNR: 5175


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Josef Löffl

Dozent(in): Prof. Dr. Josef Löffl




Studiensemester:

Data Science (B.Sc.): 6. Semester, Wahlpflichtmodul Elektrotechnik (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 5. Semester, Pflichtmodul Technische Informatik (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul


Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte /

Workload:

5 CR / 150 h

Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.), Energiemanagement und

industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.) sowie Technische Informatik


Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen Management-Modelle insbesondere mit Fokus

auf aktuelle Herausforderungen für Führungskräfte im Mittelstand. Durch

die praktische Erprobung von case studies erwerben sich die Studierenden

Problemlösekompetenzen, die auf einem breiten methodischen

Fundament fußen. Sie sammeln Erfahrung im Bereich des Selbst- und

Zeitmanagements, im Bereich der Strukturierung und Delegation von

Aufgaben sowie im Bereich von unternehmensspezifischen

Kommunikationsaufgaben (z.B. Erstellung von Management Summaries,

Vorstandsvorlagen in Form von Power Point-Präsentationen). Sie sind

vertraut mit innovativen Methoden im Bereich der Führung von

Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Sie wissen um das Aufgabenspektrum

einer angehenden Führungskraft im Mittelstand und sind dazu befähigt,

entsprechende individuelle Bedarfe im Bereich der Weiterbildung

selbstständig zu identifizieren.

Inhalt: Die entsprechenden Lernziele werden überwiegend in Gruppenarbeit an

Hand von unternehmensspezifischen case studies erarbeitet. Dabei steht

die Anwendung des klassisch vermittelten theoretischen Hintergrunds im

Fokus. Die Übung wird durch aktuelle Einblicke in Management-Aufgaben

insbesondere im mittelständischen Kontext abgerundet. Ein zentraler

Aspekt mit Blick auf die innere Struktur ist die gelebte Feedback-Kultur in

der Übung.

Studien-




Medienformen: Gruppenübungen, Theoretischer Hintergrund (frontal), Einzelanalysen

Literatur: Heiko ROEHL, Brigitte WINKLER, Martin EPPLER, Caspar FRÖHLICH (Hrsg.),

Werkzeuge des Wandels. Die 30 wirksamsten Tools des Change

Managements, Stuttgart 2012.



Version 1.2

103

Peter M. SENGE (2011): Die fünfte Disziplin. Kunst und Praxis der lernenden

Organisation, 11. Aufl., Stuttgart 2011.

Roman STÖGER (2016): Die Toolbox für Manager. Strategie-Innovation-

Organisation-Produktivität-Projekte-Change, 2. Aufl., Stuttgart 2016.

Dietmar VAHS (2015): Organisation. Ein Lehr- und Managementbuch, 9.

Aufl., Stuttgart 2015.



Version 1.2

104

Maschinelles Lernen (ML / 5211)

Modulbezeichnung: Maschinelles Lernen Kzz.: ML FNR: 5211


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg, Prof. Dr. rer. nat. Helene Dörksen




Studiensemester:




Wahlpflichtmodul


Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS, Übung / 1 SWS, Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.), Medizin- und Gesundheitstechnologie



„Algorithmen und Datenstrukturen“ und „Programmiersprachen 1“


Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden kennen Konzepte des Maschinellen Lernens

und können diese wiedergeben.

Verstehen: Lernende können Methoden des Maschinellen Lernens

zusammenfassen. Lernverfahren, wie u.a. einfache Support Vector

Machines, können ausgelegt werden. Typische Anwendungen, wie Lernen

von Datensätzen zur Anomaliedetektion können in eigenen Worten

wiedergeben werden.

Anwenden: Die Studierenden haben die Methodenkompetenz,

eigenständig verschiedene einfache Lerner zu entwerfen.

Inhalt: Vorlesung: 1. Anwendungsgebiete (Anomalieerkennung, Klassifikation,

Diagnose), 2. Modellparametrisierungsalgorithmen und Heuristische

Verfahren (Markovketten, Regression, Bayes-Netze,

Optimierungsverfahren) , 3. Modellgenerierungsalgorithmen (SVM,

Neuronale Netze, Fuzzy Learning, Entscheidungsbäume), 4.

Vorverarbeitung (Ausreißer, Clustering, Dimensionsreduktion)

Übung: Die in der Vorlesung vorgestellten Algorithmen und

Datenstrukturen werden anhand von Übungsausgaben wiederholt und z.

T. vertieft.

Praktikum: Die in der Vorlesung vorgestellten Ansätze werden z. T. in

Python, Matlab implementiert. Die Implementierungen werden vom

Dozenten mit den Studenten diskutiert, aber nicht benotet.

Studien-


Klausur, benotet.





Version 1.2

105

Literatur: Kleinberg, J., Tardos, E.: Algorithm Design. Addison Wesley, 2005.

Kumar, V., Steinbach, M., Tan, P. N.: Introduction to Data Mining. Addison

Wesley, 2005.

Michalski, R. S., Carbonell, J. G., Mitchell, T. M.: Machine Learning. An

Artificial Intelligence Approach, 1984.

Norvig, P., Russel, S.: Artificial Intelligence: A Modern Approach 2e.

Prentice Hall, 2003.



Version 1.2

106

Maschinennahe Vernetzung (MV / 5137)

Modulbezeichnung: Maschinennahe Vernetzung Kzz.: MV FNR: 5137


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Jürgen Jasperneite




Studiensemester:


Elektrotechnik (B.Sc.) / Automatisierungstechnik: 5. Semester, Pflichtmodul


Wahlpflichtmodul







Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.), Elektrotechnik (B.Sc.) / Energie- und

Antriebstechnik, Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik,

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.),

Technische Informatik (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul: Siehe den

Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen

Die Studierenden kennen die grundlegenden Systemarchitekturen in der

industriellen Kommunikation. Sie sind vertraut mit klassischer

Feldbustechnik und aktuellen Ethernet-basierten

Echtzeitkommunikationssystemen. Sie beherrschen Verfahren zur

Fehlererkennung durch systematische Blockkodierungen.

Verstehen

Die Studierenden verstehen die Zusammenhänge, Gemeinsamkeiten und

Unterschiede zwischen den Konzepten der maschinennahen Vernetzung

aufgrund der speziellen Zuverlässigkeits- und Echtzeitanforderungen und

den Konzepten allgemeiner Computernetzwerke.

Anwenden

Die Studierenden können mit ihrem erworbenen Wissen Analysen

ausgewählter Industrieller Kommunikationssysteme selbstständig

durchführen und die Ergebnisse mit allgemeinen Architekturelementen in



Version 1.2

107

Verbindung bringen.

Inhalt: Vorlesung: Übertragungsmedien, Bitcodierung, Topologie,

Fehlererkennungsverfahren (Parität, CRC), Medienzugriffsverfahren,

Telegrammaufbau und Flusssteuerung, Anwendungsschicht, standardisierte

Industrielle Kommunikationssysteme, Echtzeit-Ethernet.

Praktikum: Automatisierung eines Prozessmoduls in der SmartFactoryOWL.

Eigenständige messtechnische Analyse eines ausgewählten Feldbussystems

in Gruppenarbeit und abschließende Präsentation. Die Laborausarbeitungen

werden mit den Studierenden diskutiert, aber nicht benotet.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Skript, Übungen am Computer

Literatur: Kernighan, R.: Programmieren in C mit dem C-Reference Manual. Hanser,

1990.

Reißenweber, B.: Feldbussysteme zur industriellen Kommunikation. DIV,

2009.

Tanenbaum, A. S.: Computernetzwerke. 5. aktual. Aufl. Person, 2012.



Version 1.2

108

Mathematik 1 (MA1 / 5100)

Modulbezeichnung: Mathematik 1 Kzz.: MA1 FNR: 5100


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Stefan Heiss, Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann

Dozent(in): Prof. Dr. Stefan Heiss, Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann




Studiensemester:








Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte /

Workload:

5 CR / 150 h



Zulassungsvoraussetzungen für die Studiengänge

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen grundlegende mathematische

Begriffsbildungen, Konzepte und Beweismethoden. Sie können diese zur

Lösung mathematischer Aufgabenstellungen, insbesondere zur Lösung

elementarer Gleichungen und Ungleichungen anwenden. Die

Studierenden können für einfache anwendungsbezogene

Problemstellungen eine mathematische Modellierung finden und mit

dieser eine Lösung berechnen.

Inhalt: Vorlesung: Vorlesung: Mengen, Zahlen (ganze, rationale, reelle und

komplexe Zahlen), Abbildungen, Stellenwertsysteme, Beweismethoden

(vollständige Induktion, Widerspruchsbeweis), algebraische Identitäten

(arithmetische und geometrische Summen, Binomialsatz),

Lösungsmengen von Gleichungen und Ungleichungen; Folgen

(Konvergenz, Eulersche Zahl), Potenzfunktionen, Polynomfunktionen


Vorlesungsinhalte vertieft. Ein Teil der wöchentlich ausgegebenen

Übungsaufgaben wird korrigiert.

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Brauch, W., Dreyer, H.-J., Haacke, W.; Mathematik für Ingenieure,


Fetzer, A., Fränkel, H.: Mathematik 1 u. 2, Springer, 1999 / 2003.

Forster, O.: Analysis 1, Springer Spektrum, 2013.

Papula, L.: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler 1,

Springer Vieweg, 2014.



Version 1.2

109

Richter, W.: Ingenieurmathematik kompakt, Springer Vieweg, 1998.



Version 1.2

110









Studiensemester:








Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Das Modul „Mathematik 1“, das in der ersten Semesterhälfte

angeboten wird, sollte absolviert sein. Das Modul „Mathematik 2“ wird in

der 2. Semesterhälfte gehalten.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden vertiefen ihr Verständnis zur Modellierung technischer

Zusammenhänge durch genauere Untersuchungen des

Funktionenbegriffs. Dabei kann Stetigkeit, Differenzierbarkeit und

Integrierbarkeit in Anwendungen wiedererkannt werden, auf

Modellierungen angewendet werden, und es können typische Probleme

gelöst werden. Die Studierenden können insbesondere Aufgaben zur

Bestimmung von Extremwerten, Flächen oder Volumen lösen.

Inhalt: Vorlesung: Funktionsgraphen, Umkehrfunktionen, Grenzwerte für

Funktionen, Stetigkeit, Exponential- und Logarithmus-Funktionen,

trigonometrische Funktionen; Differentialrechnung (Differentialquotient,

Ableitungsregeln), Anwendungen (lineare Näherung, Regel nach l'Hospital,

Extremwertaufgaben); Integralrechnung (Riemann-Integral,

Fundamentalsatz der Differential- und Integralrechnung, Substitution,

partielle Integration, Partialbruchzerlegung und Integration rationaler

Funktionen)



Übungsaufgaben wird korrigiert

Studien-


Klausur, benotet.





Version 1.2

111




Forster, O.: Analysis 1, Springer Spektrum, 2013.

Papula, L.: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler 1, Springer

Vieweg, 2014. Richter, W.: Ingenieurmathematik kompakt, Springer Vieweg, 1998.



Version 1.2

112









Studiensemester:





Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: „Mathematik 1 und 2“ sollten absolviert sein.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die praktische Relevanz linearer Probleme in

Anwendungen. Sie können technische Probleme durch lineare

Gleichungssysteme modellieren und diese Gleichungssysteme mit

verschiedenen Verfahren lösen. Sie kennen die Zusammenhänge

zwischen abstrakten linearen Abbildungen, Matrizen als deren

Datenstruktur zum Rechnen und der Interpretation in Anwendungen und

der Geometrie. Sie sind in der Lage Strukturaussagen für lineare

Abbildungen zu treffen und kennen die Interpretation der

Strukturaussagen in Anwendungen.

Inhalt: Vorlesung: Lineare Gleichungssysteme (Lösungsmengen, Gauß‘sches

Eliminationsverfahren), Vektorräume, lineare Unabhängigkeit, Basis,

Skalarprodukt, lineare Abbildungen, Matrizen (Koeffizientenmatrizen

linearer Gleichungssysteme, Matrizenoperationen, Inverse,

Determinanten, Entwicklungssatz); Eigenwerte und -vektoren,

Diagonalisierbarkeit, Jordan’sche Normalform




Studien-


Klausur, benotet.











Version 1.2

113




Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. S. Heiss

Dozent(in): Prof. Dr. S. Heiss, Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann




Studiensemester:





Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: „Mathematik 1 – 3“ sollten absolviert sein.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Die Studierenden verstehen Näherungsverfahren, können diese auf

Problemstellungen anwenden und verstehen die Abschätzung der dabei

gemachten Fehler. Sie können Differentialgleichungen zur Modellierung

technischer Prozesse anwenden und ausgezeichnete Klassen von

Differentialgleichungen lösen. Sie können periodische und nicht-

periodische Funktionen in Frequenzen zerlegen. Sie besitzen die

mathematischen Grundlagen für technischen Anwendungen in der

Regelungstechnik, Messtechnik, numerischen Simulation oder Signal-

oder Bildanalyse.

Inhalt: Vorlesung: Polynominterpolationen, unendliche Reihen (Potenzreihen,

Konvergenzradius, Taylor‘sche Entwicklung); Differentialgleichungen

(Lösung durch Separation, homogene und inhomogene lineare

Differentialgleichungen höherer Ordnung mit konstanten Koeffizienten);

Fourier-Reihen und Fourier-Transformationen


Vorlesungs-inhalte vertieft. Ein Teil der wöchentlich ausgegebenen


Studien-


Klausur, benotet.











Version 1.2

114

Mathematik für Datenwissenschaften 1 (MF1 / 5238)

Modulbezeichnung: Mathematik für Datenwissenschaften 1 Kzz.: MF1 FNR: 5238


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann, Prof. Dr. Stefan Heiss

Dozent(in): Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann, Prof. Dr. Stefan Heiss




Studiensemester:



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: „Mathematik 1 und 2“ sollten absolviert sein.

Lernziele,

Kompetenzen:







der Geometrie. Sie sind in der Lage, Strukturaussagen für lineare












Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Brauch, W.; Dreyer, H.-J.; Haacke, W.: Mathematik für Ingenieure, Vieweg

&Teubner, 2006. Fetzer, A.; Fränkel, H.: Mathematik 1 u. 2. Springer, 1999 /

2003.

Forster, O.: Analysis 1. Springer Spektrum, 2013.

Papula, L.: Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler 1.

Springer/Vieweg, 2014.

Richter, W.: Ingenieurmathematik kompakt. Springer, 1998.



Version 1.2

115

Mathematik für Datenwissenschaften 2 (MF2 / 5239)

Modulbezeichnung: Mathematik für Datenwissenschaften 2 Kzz.: MF2 FNR: 5239







Studiensemester:



Übung / 1 SWS

Praktikum / 1SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Die Module Mathematik 1, 2 und Mathematik für

Datenwissenschaften 1 sollten absolviert sein. Die Lehrveranstaltungen

sind so aufgebaut, dass „Mathematik für Datenwissenschaften 1“ und

„Mathematik für Datenwissenschaften 2“ nacheinander in einem

Semester belegt werden können.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können erste Datenexplorationen durchführen und

Daten mit einfachen Mitteln visuell aufbereiten. Sie können typische

Probleme in der Datenaufbereitung lösen. Sie kennen und verstehen

gängige statistische Methoden für ingenieurwissenschaftliche

Problemstellungen und können diese in praktischen Situationen

anwenden. Sie können Tests basierend auf Daten durchführen und Werte

basierend auf Daten schätzen. Sie verstehen das Treffen von optimalen

Entscheidungen. Insbesondere können Sie ihre Statistikkenntnisse mit

Hilfe von Statistiksoftware auf Datensätze anwenden.

Inhalt: Umgang mit Daten, insb.

- grafische Darstellung,

- Berechnung wichtiger Kenngrößen,

- einfache Statistiken und

- gute Praxis.

Lokale Optima von Funktionen mit endlich-dimensionalem

Definitionsbereich.

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie zur Abbildung von

Modellannahmen. Anwendung auf Schätz-, Test- und

Entscheidungstheorie.

Den Studierenden werden Übungsaufgaben zur Vertiefung des Wissens

und zur Problemlösungskompetenz ausgegeben. Diese Übungen sind

sowohl theoretisch wie auch

praktisch, und werden teilweise mit Hilfe von Computersoftware gelöst.



Version 1.2

116

Studien-


Mündliche Prüfung oder Klausur, benotet. Die Note entspricht der Note

für das Modul.


Literatur: Steland, A: Basiswissen Statistik Assenmacher, W.: Descriptive Statistik

Groß, J.: Grundlegende Statistik mit R

Jaynes, E.T.: Probability Theory: The Logic of Science Kruschke, J: Doing

Bayesian Data Analysis



Version 1.2

117

Mathematik für Energiemanagement 1 (ME1 / 5257)

Modulbezeichnung: Mathematik für Energiemanagement 1 Kzz.: ME1 FNR: 5257







Studiensemester:




SWS Übung / 2

SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: “Mathematik 1, 2” sollten absolviert sein.

Lernziele,

Kompetenzen:







der Geometrie. Sie sind in der Lage, Strukturaussagen für lineare









Übung: In den Übungen werden mit entsprechenden Aufgaben die Vorlesungsinhalte vertieft. Ein Teil der wöchentlich ausgegebenen Übungsaufgaben wird korrigiert.

Studien-


Klausur, benotet.







Vieweg, 2015. Richter, W.: Ingenieurmathematik kompakt, Springer Vieweg, 1998.



Version 1.2

118

Mathematik für Energiemanagement 2 (ME2 / 5258)

Modulbezeichnung: Mathematik für Energiemanagement 2 Kzz.: ME2 FNR: 5258







Studiensemester:




SWS Übung / 2

SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Die Module „Mathematik 1, Mathematik 2“ und „Mathematik für

Energiemanagement 1“ sollten absolviert sein. Dabei wird „Mathematik für

Energiemanagement 1“ in der ersten Semesterhälfte angeboten, während

dieses Modul in der 2. Semesterhälfte staffindet.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen Näherungsverfahren, können diese auf

Problemstellungen anwenden und verstehen die Abschätzung der dabei

gemachten Fehler. Sie können Differentialgleichungen zur Modellierung

technischer Prozesse anwenden und ausgezeichnete Klassen von

Differentialgleichungen lösen. Sie können periodische und nicht-

periodische Funktionen in Frequenzen zerlegen. Sie besitzen die

mathematischen Grundlagen für technische Anwendungen in der

Regelungstechnik, Messtechnik, numerischen Simulation oder Signal- oder

Bildanalyse.

Inhalt: Vorlesung: Polynominterpolationen, unendliche Reihen (Potenzreihen,

Konvergenzradius, Taylor‘sche Entwicklung); Differentialgleichungen

(Lösung durch Separation, homogene und inhomogene lineare

Differentialgleichungen höherer Ordnung mit konstanten Koeffizienten);

Fourier-Reihen und Fourier- Transformationen




Studien-


Klausur, benotet.







Vieweg, 2015.




Version 1.2

119

Mediendesign (MN / 5246)

Modulbezeichnung: Mediendesign Kzz.: MN FNR: 5246


Modulverantwortliche(r): Prof. Dipl. -Des. Heizo Schulze

Dozent(in): Prof. Dipl. -Des. Heizo Schulze




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung, Übungen und Projektarbeit

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Fähigkeit zur inhaltlichen und gestalterischen Analyse und Konzeption;

Ableitung von Erkenntnissen zur Entwicklung, Umsetzung und

Präsentation einer interaktiven Anwendung

zur Datenauswertung.

Inhalt: Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine: Interaktionsgestaltung.

Anhand von praxis- und problemorientierter Aufgaben werden die

Schnittstellen von Bedeutung, Interpretation, Struktur und Navigation

untersucht. Schwerpunkt ist die Gestaltung von Interfaces mit interaktiver

Narration.

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung


Medienformen:

Literatur: Torsten Stapelkamp, „Interaction- und

Interfacedesign“, Springer 2010 Torsten Stapelkamp,

„Screen- und Interfacedesign“, Springer 2007 Philip

Johnson-Laird, „Der Computer im Kopf“, dtv 1996

»Internationale Kommunikationskulturen«, Margarete

Payer www.payer.de Vilem Flusser „Die Revolution der

Bilder“, Bollmann Verlag 1998

„Apple Human Interface Guidelines“, Apple 2017



Version 1.2

120

Medienrecht (MC / 5248)

Modulbezeichnung: Medienrecht Kzz.: MC FNR: 5248


Modulverantwortliche(r): Dr. Oliver Herrmann

Dozent(in): Dr. Oliver Herrmann




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Grundkenntnisse; Problembewusstsein; Fähigkeit, Sachverhalte rechtlich

einzuordnen

Inhalt: Grundlagen des Vertrags- und Schuldrechts; Wirtschaftsrecht, insbes.

Handels- und

Gesellschaftsrecht, Arbeitsrecht, IuK-Recht, Urheberrecht; Grundzüge des

Strafrechts

Studien-



Medienformen:

Literatur: /



Version 1.2

121

Medizinische Diagnostik (MD / 4520)

Modulbezeichnung: Medizinische Diagnostik Kzz.: MD FNR: 4520


Modulverantwortliche(r): PD. Dr. med. Torsten Hansen

Dozent(in): Prof. Dr. med. Thomas Brune, PD Dr. med. Eva Fricke, Prof. Dr. med.

Stephan Gielen, PD Dr. med. Jens Gieffers, Prof. Dr. med. Stefan Grond, Prof.

Dr. med. Torsten Hansen, Prof. Dr. med. Cyrus Klostermann, Herr Limbach,

PD Dr. med. Andreas Luttkus, Prof. Dr. med. Masoud Mirzaie, Herr Penellis,

Dr. med. Ulrich Pollmeier, Prof. Dr. med. Christoph Redecker, Dr. med.

Matthias Schütz, Dr. med. Ulf Titze, Dr. med. Michael Weber,




Studiensemester:

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 3. Semester, Wahlpflichtmodul


Übung/ 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden erhalten grundlegende Kenntnisse über die vielfältigen

Methoden klinischer Diagnoseverfahren.

Inhalt: Einführung in den diagnostischen Prozess (Anamnese, Status präsens,

klinische Untersuchungen, weiterführende Diagnostik, Dokumentation);

Übersicht über die klinisch-diagnostischen Fachdisziplinen; Bildgebende

Diagnostik (u.a. Radiologie, Nuklearmedizin); Übersicht über die klinisch-

therapeutischen Fachdisziplinen; Gesundheit, Krankheit, Sterben, Tod;

Innerhalb des Moduls werden den Studierenden zwecks Vertiefung des

Praxisbezugs im Klinikum Lippe in verschiedenen Abteilungen die in den

Vorlesungen dargelegten Lehrinhalte nähergebracht und vertieft.

Studien-



Medienformen:

Literatur: Wird von den Modulverantwortlichen benannt.



Version 1.2

122

Medizinische Räume (MR / 4522)

Modulbezeichnung: Medizinische Räume Kzz.: MR FNR: 4522


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. med. Manfred Pilgramm

Dozent(in): Prof. Dr. med. Manfred Pilgramm, Thomas Jockel




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden erhalten grundlegende Kenntnisse über die vielfältigen

Einflüsse natürlicher und technischer Faktoren in unserer gebauten

Umwelt auf die Gesundheit und das Wohlbefinden des Menschen

Inhalt: Förderliche und belastende Faktoren für Gesundheit und Wohlbefinden.

Interdisziplinär – und dabei zugleich praxisnah und wissenschaftsbasiert –

werden die relevanten Wechselwirkungen zwischen Mensch und gebauter

Umwelt einer kritischen Analyse unterzogen.

Studien-



Medienformen:

Literatur: /



Version 1.2

123

Medizinische Werkstoffe (MW / 5235)

Modulbezeichnung: Medizinische Werkstoffe Kzz.: MW FNR: 5235


Modulverantwortliche(r): Dr. rer. nat. Hans-Christoph Schwarz

Dozent(in): Dr. rer. nat. Hans-Christoph Schwarz, Dipl.-Ing. Dorothea Buschkiel, André

Höhle (Zweites juristisches Staatsexamen), Marc Jakubzik, Dipl.-

Betriebswirtin Sandra Müller




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden haben grundlegende Kenntnisse über das Verhalten von

Werkstoffen unter verschiedenen Beanspruchungen. Sie haben die

Fähigkeit, das Werkstoffverhalten

mit Hilfe von entsprechenden Stoffgesetzen zu beschreiben und zu

interpretieren. Das Hauptaugenmerk wird auf Herstellungsverfahren

insbesondere metallischer und hybrider Verbindungen gelegt.

Inhalt: Grundbegriffe der Werkstofftechnik, Arten und innerer Aufbau der

Werkstoffe, funktionale Kompatibilität des verwendeten Werkstoffs

(Härte, Elastizität, Plastizität, Festigkeit...), Biokompatibilität von

Werkstoffen; Definitionen, Eigenschaften und Anwendungen von

Metallen, Keramiken und Polymeren in der Medizintechnik, Maßnahmen

zur Steigerung der Biokompatibilität, biologische Verträglichkeit, toxische

und mutagene Effekte

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen:

Literatur: /



Version 1.2

124

Menschzentrierte Systemgestaltung (MZ / 5232)

Modulbezeichnung: Menschzentrierte Systemgestaltung Kzz.: MZ FNR: 5232







Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Grundkenntnisse der Mensch-Maschine-Interaktion.

Lernziele,

Kompetenzen:

Lernergebnisse/Kompetenzen:

Die Studierenden haben den nach ISO 9241-210 standardisierten Prozess

der menschzentrierten Systemgestaltung theoretisch durchdrungen und

kennen elementare Methoden desselbigen. Als Ergebnis praktischer

Lehrveranstaltungsübungen können sie diese User-Experience-Methoden

auf konkrete Beispiele anwenden. Hierfür haben sie Kenntnisse aus

folgenden Bereichen:

• Grundlegende Begriffe und Konzepte

• Verstehen und Spezifizieren des Nutzungskontextes

• Spezifizieren der Nutzungsanforderungen

• Konzeptentwicklung

• Usability-Prinzipien und –Richtlinien

• Spezifizieren der Interaktion

• Usability-Test

• Andere Evaluierungsmethoden

• Prozessmanagement und Verwendung von Methoden

Inhalt: Der erste Teil der Vorlesung thematisiert zunächst die wichtigsten

Begriffe, Konzepte und Standards des der in ISO 9241-210

standardisierten Menschzentrierten Gestaltungsprozesses für interaktive

Systeme. Behandelt werden im Einzelnen die Bedeutung von Design,

Designprinzipien, der Prozess der menschzentrierten Gestaltung (ISO

9241-210), Usability und User Experience, Innovationsmanagement,

Design Thinking sowie Design Sprints.

Der zweite Teil der Vorlesung thematisiert elementare Methoden des

menschzentrierten Gestaltungsprozesses auf Basis der vier Aktivitäten

Kontextanalyse, Anforderungsspezifikation, Design und Evaluierung.

Dabei wird sowohl auf die theoretische Grundlage jeder vorgestellten

Methode eingegangen als auch deren Rolle im Gesamtprozess betrachtet.

Ferner werden die zur praktischen Durchführung eines

Gestaltungsprozesses notwendigen Kenntnisse thematisiert. Abgedeckt

werden Kommunikations- und Visualisierungsmethoden, User-Research-,

Analyse- und Kreativmethoden, Prototyping, Evaluations- sowie



Version 1.2

125

Präsentationsmethoden.

Der praktische Teil der Veranstaltung umfasst die Durchführung

praktischer Übungen anhand einer realitätsnahen Gestaltungsaufgabe

unter Berücksichtigung aller vier Aktivitäten des menschzentrierten

Gestaltungsprozesses. Hierbei wird besonders auf das iterative

Zusammenspiel von Prototyping und Testing eingegangen und somit

praktisch veranschaulicht, wie sich Nutzererlebnisse systematisch

gestalten und methodisch korrekt bewerten lassen.

Studien-


Präsentation

Medienformen:

Literatur: DIN EN ISO 9241. Ergonomics of Human-System

Interaction, Part 210: Human-Centred Design for

Interactive Systems. 2010

Lazar, J., Feng, J. H., Hochheiser, H.: Research Methods

in Human-Computer Interaction. 1. Aufl. Wiley, 2009.

Scott MacKenzie, I.: Human-Computer Interaction. An

Empirical Research Perspective. 1. Aufl. Morgan

Kaufmann, 2013.



Version 1.2

126

Messtechnik (MT / 5214)

Modulbezeichnung: Messtechnik Kzz.: MT FNR: 5214







Studiensemester:





Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:







Elektrotechnik 1“


(B.Sc.): „Mathematik 1, 2“, „Mathematik für Energiemanagement 1,

2“, „Grundlagen der Elektrotechnik“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können Messungen planen und durchführen. Sie können

dabei Fehlerquellen identifizieren und eine entsprechende

Fehlerabschätzung durchführen. Die Studierenden kennen

unterschiedliche Messmethoden und Messgeräte für elektrische Größen.

Inhalt: Vorlesung: Messung, Skalen, SI-System, Unsicherheit, Abweichungen,

Messfehler, Verteilungen, Fehlerrechnung, Messen der Größen des SI-

Systems, Messen von elektrischen Größen (Analog und Digital),

Signalverarbeitung

Praktikum: Grundlagen des Experimentierens, elektrische Messungen

mit Oszilloskop, Signalgenerator, Stromzangen und Multimeter;

Fehlererkennung und Troubleshooting

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Beamer, Video, Foto

Literatur: Lerch, R.: Elektrische Messtechnik. Springer, 2010.

Heyne, G.: Elektronische Messtechnik. Oldenbourg,

1999. Kester W.: Data Conversion Handbook. Elsevier,

2005.

Schrüfer, E.: Elektrische Messtechnik - Messung elektrischer und

nichtelektrischer Größen. Hanser, 2014.



Version 1.2

127

Messtechnikpraktikum (MP / 5225)

Modulbezeichnung: Messtechnikpraktikum Kzz.: MP FNR: 5225



Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Johannes Üpping, Prof. Dr.-Ing. Holger Borcherding, Prof.

Dr.-Ing. Thomas Korte, Prof. Dr.-Ing. Thomas Schulte, Prof. Dr.-Ing. Oliver

Stübbe




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Mathematik 1, 2, 3, 4“, „Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“, „Vertiefung

Elektrotechnik“ und „Elektronik 1, 2“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Mit dem Messtechnikpraktikum erfolgt eine Kompetenzsteigerung durch

Praxis in einem von den Studierenden gewählten Themengebiet im

Kontext einer speziellen Messmethode oder Auswertungsmethode.

Hierdurch erreichen die Studierenden aufgrund einer konzentrierten

Bearbeitung eine Zunahme von Fach- und Methodenkompetenz im

Bereich der Messtechnik, die auch auf andere Themengebiete anwendbar

ist.

Inhalt: Im Rahmen des Messtechnikpraktikums wählen die Studierenden aus

unterschiedlichen Themenangeboten aus den Bereichen des Curriculums.

In jedem Angebot wird ein entsprechendes Thema vertieft, vor allem

durch eine praktische Messaufgabe. Bsp.: Unterschiedliche

Temperaturmessmethoden im Vergleich.

Studien-


Im Modul Messtechnikpraktikum werden von den Studierenden mehrere

Versuche durchgeführt. Je Versuch ist eine Auswertung schriftlich

anzufertigen. Die angefertigten Auswertungen bilden die Grundlage für

die Vergabe der Credits und werden in Summe mit „bestanden“ oder

„nicht bestanden“ (5,0) bewertet.

Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Rechneranwendungen, Messgeräte u.a.

Literatur: /



Version 1.2

128

Mikrobiologie Grundlagen und Hygiene (MG / 4508)

Modulbezeichnung: Mikrobiologie Grundlagen und Hygiene Kzz.: MG FNR: 4508


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Barbara Becker

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Barbara Becker




Studiensemester:



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Grundkenntnisse: Vorkommen, Taxonomie, Morphologie,

Wachstumsbedingungen, Kultivierung, Pathogenität ausgewählter

Mikroorganismen.

Aseptisches Arbeiten, Mikroskopie, Kultivierung von Mikroorganismen,

qualitativer und quantitativer Nachweis von Bakterien

Grundlagen Hygiene: Desinfektion, Sterilisation, Händehygiene,

Lufthygiene, mikrobiologische Trinkwasseruntersuchung

Inhalt: Vorlesung:

Geschichte der Mikrobiologie, Taxonomie, Grundlagen der Bakteriologie -

Aufbau der Bakterienzelle, Ernährung, Vermehrung, Kultivierung,

Nachweis, Pathogenität, Infekt-Ketten, Inaktivierung. Grundlagen der

Mykologie: Zellaufbau, Vermehrung, Pathogenität.

Händehygiene, Lufthygiene, Trinkwassermikrobiologie,

Desinfektion/Sterilisation

Praktikum:

Laborsicherheit, aseptisches Arbeiten, Mikroskopie von Bakterien,

Färbetechniken für Bakterien (Gramfärbung, Sporenfärbung,

Methylenblaufärbung), Kultivierung von Bakterien (aerob, anaerob),

Keimzahlbestimmung, Hygieneprobenahme (Tupfer,

Agarkontaktverfahren, Luftkeimsammlung), Desinfektionsmittel,

Händereinigung und -desinfektion, Flächendesinfektion, Sterilisation,

mikrobiologische Trinkwasseruntersuchung.

Studien-



Modul.

Medienformen:

Literatur: Bast, E. (2014): Mikrobiologische Methoden – Eine Einführung in

grundlegende Arbeitstechniken. 3. Auflage. Heidelberg: Spektrum.

Madigan, M.T., Martinko, J.M. (2013): Brock Mikrobiologie. 13. Auflage.



Version 1.2

129

München: Pearson.

Alexander, S. K. und Strete D. (2006): Mikrobiologische Grundlagen.

München: Pearson.

Kramer, A. und Assadian, O. (2008): Wallhäußers Praxis der Sterilisation,

Desinfektion, Antiseptik und Konservierung. 6. Auflage. Stuttgart: Thieme.



Version 1.2

130

MINT in Praxis und Lehre (MI / 5204)

Modulbezeichnung: MINT in Praxis und Lehre Kzz.: MI FNR: 5204

Semester: 5./6. Semester


Modulverantwortliche(r): Prof.'in Lucia Mühlhoff, Ph.D.

Dozent(in): Svenja Claes (Staatsexamen BK)




Studiensemester:





Kontaktzeit /

Eigenstudium:






Lernziele,

Kompetenzen:

Ziel: Die Studierenden können fachlich Inhalte aus dem MINT Bereich

adressatengerecht aufarbeiten und mit passenden Methoden vermitteln.

Erwerbbare Kompetenzen: Didaktische und methodische Kompetenzen.

Inhalt: Praktikum: Die Studierenden entwerfen und bauen elektronische

Schaltungen und verschiedene Werkstücke im hochschuleigenen

Schülerlabor TechLipp. Passend dazu werden Arbeitsmaterialien und

Aufgabenstellungen entwickelt, anhand derer Grundkenntnisse aus den

MINT Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik)

erarbeitet werden können. Veranstaltungen mit Schülerinnen und

Schülern bieten die Möglichkeit zur Erprobung dieser Aufgaben. Den

Studierenden wird veranschaulicht, wie fachlich Inhalte praxisorientiert

vermittelt werden können. Dies ist eine wichtige Kompetenz für Lehrende

in Betrieben und Schulen.

Studien-






Literatur: Hüttner, Andreas: Technik unterrichten: Methoden und

Unterrichtsverfahren im Technikunterricht, Europa-Lehrmittel 2009

Mattes, Wolfgang: Methoden für den Unterricht: Kompakte Übersichten

für Lehrende und Lernende, Schöningh Verlag im Westermann Schulbuch

2011



Version 1.2

131

Mobile Systeme (MO / 5144)

Modulbezeichnung: Mobile Systeme Kzz.: MO FNR: 5144


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Stefan Heiss

Dozent(in): Prof. Dr. Stefan Heiss




Studiensemester:




Wahlpflichtmodul



Praktikum / 3 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Programmiersprachen 1 und 2“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden besitzen die Kompetenz zur Entwicklung und

Bereitstellung von Anwendungen für mobile Geräte (Smartphones, Tablets).

Insbesondere können sie verteilte Anwendungen mit Hilfe einer Integration

von Netzwerkverbindungen auf der Basis unterschiedlicher Technologien

(GPRS/UMTS, WLAN, Bluetooth) selbständig entwickeln.

Inhalt: Vorlesung: Programmierung mobiler Endgeräte unter Berücksichtigung der

für diese Geräte anzutreffenden Besonderheiten: GUI-Programmierung,

Persistente Datenhaltung, Netzwerkprogrammierung (GPRS/UMTS, WLAN,

Bluetooth), relevante spezielle APIs (GPS, etc.)

Praktikum: Programmierübungen zur Entwicklung von Android-Apps sowie

die Durchführung einer Projektarbeit zur Entwicklung eines

umfangreicheren Programms für mobile Endgeräte.

Studien-


Präsentation, benotet.


Medienformen: Tafel, PC-Präsentationen, Übungen/Projekt am PC.

Literatur: Post U.: Android-Apps entwickeln für Einsteiger, Rheinwerk Computing,

2018

Künneth, T.: Android 7: Das Praxisbuch für Entwickler, Rheinwerk

Computing, 2016

Richter E.: Android-Apps programmieren: Praxiseinstieg mit Android Studio,

mitp, 2018



Version 1.2

132

Modellierung und Simulation mechatronischer Systeme (MS / 5285)

Modulbezeichnung: Modellierung und Simulation

mechatronischer Systeme Kzz.: MS FNR: 5285







Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Wahlpflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik; 5. Semester, Wahlpflichtmodul





Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) und Energie- und Antriebstechnik: Siehe den


Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.) und Mechatronik (B.Sc.): Grundgebiete der

Elektrotechnik 1 und 2, Mathematik 3 und 4


Mathematik für Energiemanagement 1 und 2, Grundlagen der

Elektrotechnik, Technische Mechanik und Modellierung

Lernziele,

Kompetenzen:

Mit dem erfolgreichen Absolvieren dieses Moduls sind Studierende in der

Lage,

elektrische und mechatronische Systeme in unterschiedlichen

Tiefen zu modellieren,

die für die Aufgabenstellung wesentlichen physikalischen Effekte

zu erkennen und idealisierende Annahmen zu treffen,

Modellierungsansätze wie z. B. Maschenregel, Knotenregel,

Schnittprinzip und Lagrange-Formalismus zur Gewinnung der

mathematischen Beschreibung anzuwenden,

die mathematische Beschreibung nach MATLAB/SIMULINK zu

überführen und mit unterschiedlichen Methoden (Simulation,

Frequenzgang, Eigenwerte etc.) zu plausibilisieren und zu

bewerten,

Modelle zu strukturieren und zu hierarchisieren, indem sie

„atomare“ Bauteile zu Funktionsmodulen (z. B. Antrieb, Lenkung)



Version 1.2

133

und darüber zu Gesamtsystemen (z. B. autonomen Fahrzeugen)

aggregieren.

Inhalt: Beispiele zur Modellierung aus der elektrischen Antriebs- und

Fahrzeugtechnik, Linearisierung mittels Taylorreihenentwicklung,

Analogiebetrachtungen zwischen Elektrotechnik, Mechanik und fluidischen

Systemen, Simulation kontinuierlicher Systeme und numerische Stabilität,

Ermittlung wichtiger Kenngrößen (KPIs – Key Performance Indices) aus der

Simulation als wichtige Grundlage für nachfolgendes Optimieren und Testen

zur Qualitätssicherung und Freigabe.

Studien-


Klausur oder mündliche Prüfung, benotet. Die Note entspricht der Note

für das Modul.

Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, MATLAB/SIMULINK

Literatur: E. Spring, Elektrische Maschinen, Springer

Manken, R.: Lehrbuch der Technischen Mechanik - Dynamik: Eine

anschauliche Einführung. Springer

Janschek, K.: Systementwurf mechatronischer Systeme: Methoden –

Modelle – Konzepte. Springer



Version 1.2

134

Numerische Mathematik (NM / 5187)

Modulbezeichnung: Numerische Mathematik Kzz.: NM FNR: 5187


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Helene Dörksen

Dozent(in): Prof. Dr. Helene Dörksen




Studiensemester:





Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Wahlpflichtmodulen.


„Mathematik 1, 2, 3, 4“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen grundlegende Verfahren der numerischen

Mathematik. Sie haben die Kompetenz, numerische Methoden auf

Fehleranfälligkeit und Konvergenz zu analysieren sowie Verfahren in eine

Programmiersprache umzusetzen.

Inhalt: Vorlesung: Rundungsfehler und Fehlerrechnung, numerische

Auswertung der Polynome, numerische Interpolation, Differentiation und

Integration, direkte und iterative Lösung linearer Gleichungssysteme,

iterative Verfahren für nichtlineare Gleichungssysteme,

Ausgleichsrechnung, Einführung in FEM


Vorlesungsinhalte vertieft. Dazu wird auf Matlab für spezielle Aufgaben

zurückgegriffen.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, mathematische Software, schriftliche Unterlagen.

Literatur: Knorrenschild, M.: Numerische Mathematik. Eine beispielorientierte

Einführung. Hanser, 2010

Schwarz, H., Köckler, N.: Numerische Mathematik. Teubner, 2006



Version 1.2

135

Objektorientierte Analyse und Design (OA / 5189)

Modulbezeichnung: Objektorientierte Analyse und Design Kzz.: OA FNR: 5189


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Thomas Korte

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Thomas Korte



den Studiengängen/

Studiensemester:


Technische Informatik (B.Sc.): 3 Semester, Pflichtmodul





Wahlpflichtmodulen.


„Programmiersprachen 2“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen die grundlegenden Methoden der

objektorientierten Softwareentwicklung und verstehen die

Bedeutung der strukturierten Vorgehensweise in den verschiedenen

Entwicklungsphasen. Dies beinhaltet die methodische

Problemanalyse, den objektorientierten Softwareentwurf mit Hilfe

der UML und die Implementierung in einer objektorientierten

Programmiersprache. Folgende Fachkompetenzen werden vermittelt:

Beherrschung der Terminologie der OOAD, Anwendung von

Entwurfsmustern, produktiver Umgang mit der Unified Modelling

Language UML. Die Sozialkompetenz wird durch projektorientiertes

Arbeiten in Teams gefördert. Die Methodenkompetenz umfasst die

heute aktuellen Methoden der agilen Softwareentwicklung.

Inhalt: Praktikum: Techniken der Objektorientierten Analyse und des

Designs. Anwendung der Unified Modelling Language UML bei

Softwareprojekten. Anwendung von Entwurfsmustern bei der

Softwareentwicklung. Software und Projektdokumentation.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Seminar im Computerübungsraum. Tafel, Beamer, Online-

Studienmaterial mit Analyse-, Design- und Programmieraufgaben.

Arbeiten in kleinen Projektgruppen. Selbsttätiges Einarbeiten in



Version 1.2

136

Entwicklungswerkzeuge. Selbststudium.

Literatur: Balzert, H.: Lehrbuch der Objektmodellierung. Analyse und Entwurf

mit der UML 2. Inkl. CD-ROM. Spektrum, 1999.

Balzert, H.: Lehrbuch der Softwaretechnik: Basiskonzepte und

Requirements Engineering. Spektrum, 2008.

Balzert, H.: UML 2 kompakt mit Checklisten. Spektrum, 2010.



Version 1.2

137

Optische Übertragungstechnik und Sensorik (OS / 5212)

Modulbezeichnung: Optische Übertragungstechnik und Sensorik Kzz.: OS FNR: 5212


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Oliver Stübbe

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Oliver Stübbe




Studiensemester:





Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:






- Elektrotechnik (B.Sc.): „Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“, „Vertiefung

Elektrotechnik“, „Physik 1“, „Mathematik 1, 2, 3, 4“

- Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.):

„Grundlagen der Elektrotechnik“, „Physik für Energietechnik“, „Mathematik 1-

2“, „Mathematik für Energiemanagement 1-2“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen die physikalischen Übertragungseigenschaften

und können die limitierenden Faktoren des gesamten optischen Kanals von

der Quelle über den Wellenleiter bis zum Detektor bestimmen. Zudem

verstehen sie die physikalischen Wirkprinzipien unterschiedlicher optischer

Sensoren. Als Methodenkompetenz können sie die jeweiligen

Funktionsprinzipien auf typische praktische Problemstellungen anwenden. Die

vermittelten Kompetenzen können den Studierenden als Fundament für einen

Berufseinsatz im Bereich der optischen Nachrichtentechnik und der optischen

Sensorik dienen.

Inhalt: Vorlesung: Elektromagnetische Wellen in transparenten Medien, Phasen- und

Gruppengeschwindigkeit, Polarisation, Strahlenmodell der Lichtausbreitung,

Prinzip von Fermat, Brechung und Reflexion an dielektrischen Grenzflächen,

Fresnelsche Formeln, numerische Apertur, Moden des planaren dielektrischen

Lichtwellenleiters, Eigenwertgleichung, Wellenleiterarten, Dispersion und

Dämpfung in Lichtwellenleitern, Grundlagen des Lasers, Photodioden für die

optische Übertragungstechnik und Sensorik, Funktionsprinzipien

unterschiedlicher optischer Sensoren.

Übung: Durch Aufgaben werden die Vorlesungsinhalte vertieft.

Studien-







Version 1.2

138

Literatur: Bludau, W.: Lichtwellenleiter in Sensorik und optischer Nachrichtentechnik.

Springer, 1998.

Hering, E.: Photonik. Grundlagen, Technologie und Anwendung.

Springer, 2005.

Pedrotti, F.: Optik für Ingenieure. Springer, 2007.



Version 1.2

139

Photovoltaik (PV / 5274)

Modulbezeichnung: Photovoltaik Kzz.: PV FNR: 5274



Dozent(in): Dr. rer. nat. Nils Beckmann



den Studiengängen/

Studiensemester:




Übung / 1 SWS Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Grundlagen der Elektrotechnik“ und „Physik für Energietechnik“ absolviert

zu haben.

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden kennen und verstehen Aufbau und Funktionsweise von

Solarzellen und Photovoltaikanlagen. Sie sind in der Lage, deren

physikalische und elektronische Eigenschaften zu beschreiben sowie den

dabei ablaufenden Prozess der Umwandlung von Licht in elektrische Energie.

Als elektronisches Bauteil gesehen können sie diese interdisziplinär in

übergeordnete Strukturen wie gebäude- und energietechnische Anlagen

unter Berücksichtigung von technischen, wirtschaftlichen sowie

klimaschutzspezifischen Aspekten einbeziehen und auslegen. Weitere in

diesem Modul zu erwerbende Detailkenntnisse hinsichtlich Grundstoffe,

Solarzelltypen, Sonneneinstrahlung, Herstellungsverfahren, politischer

Situation der Photovoltaik, Langzeitverhalten sowie Betriebsverhalten unter

bestimmten Umweltbedingungen unterstützen sie dabei.

Inhalt: Vorlesung: Geschichte der Photovoltaik, Atome und Festkörper (Halbleiter,

elektrische Leitfähigkeit, usw.), Dotieren und Diode, Licht und dessen

Wechselwirkung mit Atmosphäre/Materie (Photonenenergie,

Strahlungsspektrum, Photoeffekt, Absorption, usw.), Aufbau und

elektrische/elektronische Eigenschaften von Solarzellen (Kennlinie,

Wirkungsgrad, Füllfaktor, Temperaturabhängigkeit, STC, MPP, Wp, usw.),

Solarzelltypen und Herstellungsverfahren, Modul- und Generatoraufbau

(Verschaltung, Wechselrichter, Einspeisung, Inselbetrieb, usw.), Klimabilanz

und Wirtschaftlichkeit von Solaranlagen sowie Recycling,

Leistungsprognosen und Umweltbedingungen, Konzeption und Auslegung

sowie digitalisiert-technische und automatisierte Überwachung und

Betreuung von Solaranlagen, politische Rahmenbedingungen der

Photovoltaik

Übung: Die Inhalte der Vorlesung werden durch Übungsaufgaben vertieft

und quantifiziert. Vorgehensweise und Lösungen werden diskutiert.

Praktikum: Experimente mit Solarzellen sowie mit entsprechendem

technisch-physikalischem Bezug werden vorgeführt und durchgeführt.



Version 1.2

140

Vorgehen, Messdaten, Analysen und Ergebnisse werden diskutiert.

Studien-


Klausur 1,0 h, benotet.


Medienformen: Tafel, digitale Folien (Projektor)

Literatur: "Photovoltaik", Häberlin, VDE Verlag "Photovoltaik", Wagemann, Vieweg + Teubner



Version 1.2

141

Physik 1 (PH1 / 5114)

Modulbezeichnung: Physik 1 Kzz.: PH1 FNR: 5114



Dozent(in): Prof.'in Lucia Mühlhoff, Ph.D.




Studiensemester:





Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.): und Technische Informatik (B.Sc.): Siehe den




haben:

- Data Science (B.Sc.): „Mathematik 1 - 2“ sowie „Mathematik für

Datenwissenschaften 1 - 2“

- Elektrotechnik (B.Sc.), Technische Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1 - 4“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die Methodik der Physik und beherrschen

grundlegende physikalische Größen der Mechanik und Thermodynamik.

Sie können die Wechselwirkung eines physikalischen Systems mit seiner

Umgebung mathematisch beschreiben und auf unbekannte

Problemstellungen anwenden.

Inhalt: Vorlesung: Das Messen physikalischer Größen und das Erstellen

physikalischer Gesetze werden thematisiert. Exemplarisch werden die

Themen Mechanik des Massenpunktes und Mechanik des starren Körpers

behandelt. Die Bedeutung der Erhaltungsgrößen in der Physik wird

erarbeitet.

Der zweite Themenbereich Thermodynamik legt den Schwerpunkt auf die

Bedeutung thermodynamischer Zustandsgrößen. Das in der Mechanik

erarbeitete Konzept eines physikalischen Systems und seine

Wechselwirkung mit der Umgebung werden vertieft.

Übung: Parallel zur Vorlesung werden die jeweiligen Themen vertieft.

Praktikum: Die Studierenden erlernen die physikalische Vorgehensweise

beim Experimentieren. Besonderer Wert wird auf das professionelle

Erstellen von Versuchsprotokollen und das Messen physikalischer Größen

mit entsprechender Auswertung gelegt.

Studien- Klausur, benotet.



Version 1.2

142


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Vorlesungsversuche, Videos, Skript.

Literatur: Halliday, D. et al.: Physik. Wiley-VCH, 2011.

Hering, M. et al.: Physik für Ingenieure. Springer, 2012.

Tipler, P. A., Mosca, G.: Physik. Spektrum, 2014.



Version 1.2

143

Physik 2 (PH2 / 5115)

Modulbezeichnung: Physik 2 Kzz.: PH2 FNR: 5115



Dozent(in): Prof.'in Lucia Mühlhoff, Ph.D.




Studiensemester:





Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:






haben:

- Data Science (B.Sc.): „Mathematik 1 - 2“, „Mathematik für

Datenwissenschaften 1 - 2“ sowie „Physik 1“

- Elektrotechnik (B.Sc.), Technische Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1 - 4“

sowie „Physik 1“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen grundlegende physikalische Konzepte zu

den mechanischen und elektrischen Schwingungen, den mechanischen

und elektromagnetischen Wellen, der Quantenmechanik insbesondere

dem Welle-Teilchen-Dualismus, der Atomphysik und der

Festkörperphysik.

Die erlernten physikalischen Methodenkompetenzen können auf

anwendungsorientierte Problemstellungen angewendet werden.

Inhalt: Vorlesung: Die mathematische Beschreibung ungedämpfter und

gedämpfter, freier und erzwungener Schwingungen sowie mechanischer

Wellen wird eingeführt. Die Physik elektromagnetischer Wellen wird

anhand optischer und akustischer Anwendungen vertieft. Grundzüge der

Quantenmechanik, der Atomphysik und der Festkörperphysik werden

erarbeitet.

Übung: Parallel zur Vorlesung werden die jeweiligen Themen vertieft.

Praktikum: Ein Anwendungsthema wird in Kleingruppen durch

ausgewählte Experimente vertieft.

Studien-





Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Vorlesungsversuche, Videos, Skript.



Version 1.2

144

Literatur: Halliday, D., et al.: Physik. Wiley-VCH, 2011.

Hering, M. et al.: Physik für Ingenieure. Springer, 2012.

Tipler, P. A., Mosca, G.: Physik. Spektrum, 2014.



Version 1.2

145

Physik für Energietechnik (PY / 5259)

Modulbezeichnung: Physik für Energietechnik Kzz.: PY FNR: 5259







Studiensemester:



Lehrform / SWS: Experimentalvorlesung, E-Learning, Übungen

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die Methodik der Physik und beherrschen

grundlegende physikalische Größen und Prozesse der Energiewandlung.

Sie können diese Prozesse mathematisch beschreiben und

Erhaltungssätze formulieren und anwenden. Sie verstehen die

physikalischen Zusammenhänge und können diese in Übungen

anwenden.

Inhalt: Im Modul Physik werden verschiedene Energieformen und deren

Umwandlung ineinander behandelt, ebenso die entsprechenden

Erhaltungssätze. Konzepte wie Wirkungsgrad und energetische Verluste

werden im Zusammenhang mit mechanischen, elektrischen und

thermodynamischen Systemen betrachtet.

Dazu werden exemplarisch entsprechende Systeme und insbesondere

deren physikalische Eigenschaften und Zustandsänderungen

mathematisch beschrieben.

Außerdem werden generelle physikalische Methoden und

physikalische Arbeitsweisen vorgestellt und in Übungen, die sich an

Beispielen aus der Energietechnik und der Athmosphärenphysik

orierentieren, vertieft.

Insgesamt werden ausgewählte Themen folgender Bereiche behandelt:

Me- chanik, Elektrodynamik, Thermodynamik, Schwingungen und Wellen,

Optik und Festkörperphysik

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: E-Learning-Plattform (Video), Beamer, Experimente, Matlab-Simulationen

Literatur: P.A. Tipler, Physik, Springer 2015



Version 1.2

146

Physik für Medizintechnologie (PF / 5229)

Modulbezeichnung: Physik für Medizintechnologie Kzz.: PF FNR: 5229



Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Stefan Witte, Dr. Sebastian Gerke




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Vorlesung 3 SWS

Übungen und Praktika / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können sich mit physikalischer Modellbildung und

Abstrahierung auseinandersetzen. Sie haben die wesentlichen

grundlegenden physikalischen Zusammenhänge erarbeitet und sind in

der Lage, diese auf Anwendungsfälle im Bereich der Medizin- und

Gesundheitstechnologie zu übertragen und weiterzuentwickeln.

Inhalt: Vorlesung:

Mechanik: Einfache Bewegungen, Arbeit und Energie, Impuls und

Kraftstoß, Kreisbewegungen

Struktur der Materie: Grundbausteine, Aufbau der Stoffe

Mechanische Eigenschaften der Materie: Feste Körper, Flüssigkeiten, Gase

Wärmelehre: Temperatur und Wärmeenergie, Hauptsätze der

Wärmelehre, thermisches Verhalten von Gasen

Elektrizitätslehre: Elektrisches Feld, Potenzialbegriff, Spannungen und

Ströme, Wechselströme, magnetisches Feld

Wellen: Beschreibung von Wellen, Schallwellen und Dopplereffekt,

Ultraschall

Atomphysik: Grundbegriffe der Quantenphysik, Bohrsches Atommodell,

Spektren, Röntgenstrahlung

Optik: Geometrische Optik, Auge

Kernphysik: Atomkern und Radioaktivität

Übung/Praktikum:

Es werden die Vorlesungsinhalte an Beispielen aus der Medizin-

und Gesundheitstechnologie vertieft. Für ausgewählte

physikalische Zusammenhänge werden Messungen durchgeführt,

anhand derer die physikalische Modellbildung und Validierung

deutlich wird.

Studien-



Medienformen:



Version 1.2

147

Literatur: Seibt, W.: Physik für Mediziner, 7. Aufl., Thieme, 2015.

Tipler, P.: Physik für Wissenschaftler und Ingenieure, 7. Aufl. Springer,

2014.



Version 1.2

148

Physiologie und Pharmakologie (PPH / 4048)

Modulbezeichnung: Physiologie und Pharmakologie Kzz.: PPH FNR: 4048


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Gerd Kutz, Prof. Dr. vet. med. Matthias Upmann

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Gerd Kutz, Prof. Dr. vet. med. Matthias Upmann



den Studiengängen/

Studiensemester:






Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Physiologie: Grundlagen der Physiologie; Kenntnis organspezifischer

Körperfunktionen

Pharmakologie: Grundlagen der Pharmakokinetik und Biopharmazie,

Kenntnis über Wechselwirkungen zwischen Arzneiform und

Arzneimittelwirkung

Inhalt: Physiologie: Grundlagen der Zellphysiologie, Gewebe, Organe und

Organsysteme, Regelkreise, Haut und Thermoregulation,

Verdauungssystem und Nährstoffresorption, Harnsystem und Säure-

Basen-Haushalt, Atmungssystem, Kreislauf- und Lymphsystem,

körpereigene Abwehr, Muskulatur und Arbeit, Nervensystem

Pharmakologie: (1) Definitionen, (2) Pharmakokinetik, insbesondere

Liberation, Absorption, Distribution, Metabolisierung, Elimination, (3)

Pharmakokinetische Modelle, insbesondere orale und parenterale

Einmal- und Mehrfachapplikation, (4) Pharmazeutische Verfügbarkeit,

insbesondere Bioverfügbarkeit und Bioäquivalenz, (5) in-vitro/ in-vivo

Prüfungen,

(6) Wirkstofffreisetzungsprüfungen

Studien-


Klausur, Dauer 80 Minuten, benotet. Die Note entspricht der Note für

das Modul.

Medienformen:

Literatur: Physiologie: s. Lernplattform

Pharmakologie:

Mutschler, E.: Arzneimittelwirkungen. Wissenschaftliche

Verlagsgesellschaft.

Derendorf, H., Gramatte, T., Schäfer, G.: Pharmakokinetik.

Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft..



Version 1.2

149

Polymere und Biomaterialien (PB / 4511)

Modulbezeichnung: Polymere und Biomaterialien Kzz.: PB FNR: 4511


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Anja Kröger-Brinkmann

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Anja Kröger-Brinkmann



den Studiengängen/

Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Praktikum / 1 SWS




Siehe zudem § 24 Abs. 5 der BPO-MGT-17: „Zum Praktikum im Fach

„Polymere und Biomaterialien“ (Fachnr. 4511) kann nur zugelassen

werden, wer die Prüfung im Modul „Physik für Medizintechnologie“

(Fachnr. 5229) bestaden hat oder bis zu einem vom Prüfungsausschuss

festgesetzten Termin besteht.“

Inhaltlich: Die Module „Allgemeine und anorganische Chemie“ sowie

„Medizinische Werkstoffe“ sollten absolviert sein.

Lernziele,

Kompetenzen:

Vorlesung/ Übung:

Der Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse über Aufbau, Struktur,

Synthese und typische Struktur-Eigenschaftsbeziehungen sowie

Anwendungsfelder von Polymeren und Biomaterialien in

medizintechnischen Applikationen. Darüber hinaus werden Methoden

zur Charakterisierung physikochemischer, (thermischer) und

mechanischer Eigenschaften vorgestellt.

Praktikum:

Das mit der Vorlesung verbundene Praktikum besteht aus ausgewählten

Experimenten zur Analytik von Polymeren und Biomaterialien, wie z. B.

Chromatographie, Massenspektrometrie, Streumethoden

Inhalt: Vorlesung/Übung:

(1) Grundbegriffe, Klassifizierung und Nomenklatur, (2) Eigenschaften

von Thermoplasten, Duroplasten und Elastomeren, (3) Struktur und

Synthese, (4) Polymere und Biomaterialien in Lösung, als Festkörper und

Schmelze, (5) Charakterisierung: Messmethoden, Messprinzipien,

Auswertealgorithmen

Praktikum:

Grundlagen der Instrumentellen Analytik, Veranschaulichung

von Messprinzipien und deren Umsetzung im Gerätedesign,

Auswertung und Interpretation von Messergebnissen

Studien-


Klausur, Dauer 60 Minuten, benotet. Die Note entspricht der Note für

das Modul.

Medienformen:



Version 1.2

150

Literatur: Koltzenburg, S., Maskos, M., Nuyken, O.: Polymere. Synthese,

Eigenschaften und Anwendungen. Springer, 2014



Version 1.2

151

Praktikum für Lehramt an Berufskollegs (PL / 5221)

Modulbezeichnung: Praktikum für Lehramt an Berufskollegs Kzz.: PL FNR: 5221



Dozent(in): Svenja Claes (Staatsexamen BK), Thomas Weber (Staatsexamen), Claudia

Mertens (Staatsexamen GyGe)




Studiensemester:


Lehrform / SWS: Praktikum gemäß Ausbildungsverordnung; üblicherweise als

Blockpraktikum

Kontaktzeit /

Eigenstudium:

gemäß § 12 LABG 2009





Lernziele,

Kompetenzen:

Kennen:

Die Studierenden kennen das schulische Handlungsfeld und andere

Berufsfelder in der Praxis.

Analysieren:

Die Studierenden erkunden und analysieren das schulische

Handlungsfeld aus einer professions-, -lerner- und systemorientierten

Perspektive.

Sie stellen Beziehungen zwischen bildungs-wissenschaftlichen und

berufspädagogischen Theorieansätzen und konkreten pädagogischen

Situationen her.

Sie differenzieren andere Berufsfelder wie berufliche und betriebliche

Weiterbildung, Jugendarbeit, o.Ä., mit deren betrieblichen Anforderungen,

Umgangsformen und Organisationsstrukturen und somit die

wirtschaftlichen und/oder berufspädagogischen Zielsetzungen im

Praxiskontext.

Bewerten:

Sie reflektieren ihren eigenen Professionalisierungsprozess.

Schaffen:

Sie gestalten einzelne pädagogische Handlungssituationen, insbesondere

solche mit dem Ziel des Erwerbs beruflicher Handlungskompetenz, unter

Anleitung mit.



Version 1.2

152

Inhalt: Berufsnahe Erfahrungen in den verschiedenen Handlungsfeldern und

Abläufen eines Berufskollegs und eines Industriebetriebes.

Praxiselemente gemäß § 12 LABG 2009:

Eignungs- und Orientierungspraktikum

Berufsfeldpraktikum

Studien-


Ausarbeitung, benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.


Literatur: ---



Version 1.2

153

Produktdesign und Ergonomie (PD / 5234)

Modulbezeichnung: Produktdesign und Ergonomie Kzz.: PD FNR: 5234


Modulverantwortliche(r): Prof. Dipl.-Ing. Ulrich Nether

Dozent(in): Prof. Dipl.-Ing. Ulrich Nether




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul


Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden sind dazu in der Lage, die für das Design von Objekten

und Räumen notwendigen ergonomischen Beurteilungen vorzunehmen

und das Design eines Produktes unter Einhaltung bestehender Normen

und Richtlinien menschengerecht und bedienbar zu gestalten. Der

Schwerpunkt liegt auf der angewandten Entwurfslehre.

Inhalt: Grundlagen der Ergonomie: Mensch-Raum-Objekt, Ziele der

Ergonomie, Anwendungsorientierte Ergonomie, Grundlagen der

Wahrnehmung, Belastung und Beanspruchung, Stehen, sitzen,

liegen, Tätigkeiten wie zum Beispiel Greifen, Temperatur und

Klima, Sehen, Licht und Beleuchtung, Systemergonomie,

Ergonomie und Raum, Ergonomie für spezielle Gruppen: Kinder,

Jugendliche, Behinderte, Ergonomie und Design, Ergonomie und

Nachhaltigkeit. Einführung in das Produktdesign, Designtheorie,

Designmethodologie, Material und Fertigung, Designrecht,

Arbeitstechniken.

Studien-



Medienformen:

Literatur: ---



Version 1.2

154

Programmiersprachen 1 (PS1 / 5179)

Modulbezeichnung: Programmiersprachen 1 Kzz.: PS1 FNR: 5179


Modulverantwortliche(r): Dr. Nils Beckmann

Dozent(in): Dr. Nils Beckmann, Prof. Dr. Philipp Bruland, Lehrbeauftragte Dr. Stefan

Windmann, Oliver Moshage




Studiensemester:






Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Grundkenntnisse entsprechend der Zulassungsvoraussetzungen

für die Studiengänge.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die Grundelemente (Schlüsselwörter, Ausdrücke,

Eingabe/Ausgabe, usw.) einer prozeduralen Programmierhochsprache (z.B.

C) und der prozeduralen Programmierung. Sie verstehen die

zugrundeliegende Syntax und Semantik von Quelltexten in dieser Sprache

sowie die Zusammenhänge zwischen Quelltext, Compiler und

Computerprogramm. Sie können eigenständig Quelltexte und

Computerprogramme in dieser Sprache entwickeln sowie einfache

Algorithmen, Struktogramme und Programmablaufpläne. Spezielle

Detailkenntnisse besitzen sie in der Formulierung syntaktisch korrekter

Ausdrücke, Anweisungen sowie Kontrollstrukturen. Sie sind in der Lage, die

dafür notwendigen Entwicklungswerkzeuge (Editor, Compiler, IDE,

Debugger, usw.) kompetent anzuwenden. Insbesondere können die

Studierenden den Compiler einsetzen um über dessen Hinweise ihre

Quelltexte eigenständig iterativ zu verbessern.

Inhalt: Vorlesung: Entwicklung der Computer und Programmiersprachen,

Rechnerarchitektur, Quelltextaufbau und Kompilieren, Begrifflichkeiten

(Plattform, Prozessor, Linker, Prozess, Deklarieren, Initialisieren, usw.),

Standard-Eingabe und -Ausgabe, Schlüsselwörter, Syntax und Semantik,

formatierte Eingabe und Ausgabe, Eingabepuffer, Datentypen und Variablen,

Ausdrücke und mathematische Berechnungen, Operatorprioritäten, binäre

Speicherdarstellung (u.A. Zweierkomplement) und ASCII-Tabelle,

Zahlensysteme und Umrechnung, Kontrollstrukturen, bedingte Anweisung,

Schleifen, ein- und mehrdimensionale Arrays, Programmablaufdiagramm

und Struktogramm, Funktionen (Kopf & Rumpf, Call by Value/Reference,

usw.), Sprunganweisungen, Präprozessor, Grundlegender

Softwareentwicklungsprozess, Bibliotheken (mathematische Funktionen,

Zeichenkettenoperationen, Pseudo-Zufallszahlen, Zeitmessung, Runden,



Version 1.2

155

usw.), Zeiger und Adressen, Pointerarithmetik, Verkettete Listen, Spezielle

Datentypen (komplexe Zahlen, Vorzeichenlose, Aufzählungen, usw.),

Zugriffsverletzungen, Sichtbarkeit und Geltungsdauer von Variablen,

Kommandozeilenparameter, einfache Algorithmen (Sortieren, usw.),

Strukturen, Bitfelder, Bitoperationen, Rekursion, Dynamische

Speicherverwaltung (Allokation, Zugriffsgeschwindigkeit, Speicherplatz,

Speicherklassen, usw.), Globale Variablen und Konstanten, Streams und

Dateien (Eingabe/Ausgabe), Makros, Compileroptimierungen, Software-

Entwicklungswerkzeuge (Editor, Konsole, Compiler, IDE, Debugger, usw.)

Praktikum: Im Praktikum werden die Inhalte der Vorlesung anhand von

Programmierübungsaufgaben praktisch eingeübt. Die Aufgabenstellungen,

Herangehensweisen, Lösungswege und Lösungen werden diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Digitale Folien (Projektor), Computerpräsentationen, Live-

Programmierung, Skript, Übungsaufgaben und Musterlösungen,

Softwareanleitungen, Moduliteratur, Forum, Umfragen, Quelltextbeispiele,

Selbsteinschätzungstests, Studien.

Literatur: Erlenkötter, H.: C: Programmieren von Anfang an. Rowohlt Verlag, 1999.

Dausmann, M., Goll, J., Bröckl, U., Schoop, D.: C als erste

Programmiersprache. Vom Einsteiger zum Profi. Vieweg & Teubner, 2010.

Wolf, J.: C von A bis Z. Das umfassende Handbuch für Linux, Unix und

Windows. Galileo Computing, 2008.



Version 1.2

156

Programmiersprachen 2 (PS2 / 5180)

Modulbezeichnung: Programmiersprachen 2 Kzz.: PS2 FNR: 5180



Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Thomas Korte, Dr. Nils Beckmann, Lehrbeauftragte , Dr.

Stefan Windmann, Oliver Moshage, Rolf Salzmann




Studiensemester:



Mechatronik (B.Sc.): 4. Semester, Wahlpflichtmodul




Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte /

Workload:

5 CR / 150 h


Inhaltlich: Das Modul „Programmiersprachen 1“ sollte absolviert sein.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden lernen die wichtigsten Prinzipien der

objektorientierten Programmierung und können es beim Entwurf

einfacher Programme anwenden. Sie besitzen Übung in der

Darstellung von Klassen und deren Instanzen mit einfachen (an UML

angelehnten) Diagrammen. Sie erlangen praktische Erfahrungen bei

der Entwicklung von Programmen in der Programmiersprache Java. Sie

sind mit dem Einsatz einer integrierten Entwicklungsumgebung sowie

dem Debuggen und Testen von Programmen vertraut.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen objektorientierter Programmierung, Klassen

und Objekte, Datentypen (primitive Typen, Referenztypen),

Konstruktoren und Methoden, Datenkapselung, Vererbung,

Polymorphie, Programmierung mit Java, Java-Laufzeit- und Java-

Entwicklungsumgebungen, Entwicklungszyklus (Entwurf, Quellcode,

Class-Dateien), Packages, Dokumentation (Javadoc) und strukturierte

Diagrammdarstellungen, Testen und Debuggen, Behandlung von

Ausnahmen (Exceptions).

Praktikum: Im Praktikum werden die Inhalte der Vorlesung anhand



Version 1.2

157

von Programmieraufgaben praktisch eingeübt. Lösungen werden

diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/ Beamer, Computerpräsentationen, Skript.

Literatur: Barnes, D. J., Kölling, M.: Java lernen mit BlueJ. Eine Einführung in die

objektorientierte Programmierung. Pearson, 2009.

Krüger, G., Stark, T.: Handbuch der Java-Programmierung. Addison-

Wesley, 2007.



Version 1.2

158

Programmiersprachen für Energiemanagement (PS / 5260)

Modulbezeichnung: Programmiersprachen für Energiemanagement Kzz.: PS FNR: 5260



Dozent(in): Dr. Nils Beckmann, Prof. Dr. Philipp Bruland, Dr. Stefan Windmann, Oliver

Moshage



den Studiengängen/

Studiensemester:




Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen die Grundlagen der Programmierung von

Computerprogrammen. Sie verstehen die zugrundeliegende Systax und

Semantik von Quelltexten in einer Programmierhochsprache (z. B. C) mit

Relevanz im industriell-technischen Bereich. Sie können eigenständig

Quelltexte und Computerprogramme in dieser Sprache entwickeln, die

fachspezifische mechatronische oder elektro- und energietechnische

Angaben und Berechnungen beinhalten. Dazu sind sie in der Lage

entsprechende Programmablaufpläne und Algorithmen aufzustellen und

entsprechende Entwicklungswerkzeuge (Editor, Compiler, IDE, Debugger,

usw.) kompetent einzusetzen. Damit können Sie in einem interdisziplinären

Umfeld zwischen Elektrotechnik, Mechatronik sowie Energie- und

Gebäudetechnik den Einsatz, die Funktionsweise und das Ziel von Software

grundlegend verstehen. Darüber hinaus sind sie in der Lage, entsprechende

Quelltexte in ihrem fachspezifischen Kontext zu verstehen und

anwendungsspezifische Weiterentwicklungen sowohl vorzuschlagen als

auch umzusetzen.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen des Rechneraufbaus sowie Programmierung und

Programmiersprachen, Basiselemente der Programmierung

(Eingabe/Ausgabe, Schlüsselwörter, Syntax, Semantik, Datentypen und

Variablen, Ausdrücke, Kontrollstrukturen, Operatoren, Arrays, Zeiger,

Funktionen, usw.), Programmablaufdiagramm und Struktogramm sowie

grundlegender Softwareentwicklungsprozess, Softwarebeispiele für

technische Anwendungen, Einbindung von technischem und

naturwissenschaftlichem Wissen (Formeln, Größen, Prozesse, Algorithmen,

usw.), Nutzung von (externen/fachspezifischen) Bibliotheken, Darstellung

und effiziente Nutzung von Speicher und Daten, Entwicklungswerkzeuge

(Editor, Compiler, IDE, Debugger, usw.)

Praktikum: Im Praktikum werden die Inhalte der Vorlesung anhand von

teils fachspezifischen Programmierübungsaufgaben praktisch eingeübt. Die



Version 1.2

159

Aufgabenstellungen, Herangehensweisen, Lösungswege und Lösungen

werden diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, digitale Folien (Projektor), Computerpräsentationen, Live-

Programmierung, Skript, Übungsaufgaben und Musterlösungen,

Softwareanleitungen, Fachliteratur, Forum, Umfragen, Quelltextbeispiele,

Selbsteinschätzungstests, Studien.

Literatur: Erlenkötter, H.: C: Programmieren von Anfang an. Rowohlt Verlag, 1999.

Rießinger, T.: Informatik für Ingenieure und Naturwissenschaftler.

Springer, 2006.

Dausmann, M., Goll, J., Bröckl, U., Schoop, D.: C als erste

Programmiersprache. Vom Einsteiger zum Profi. Vieweg & Teubner, 2010.

Wolf, J.: C von A bis Z. Das umfassende Handbuch für Linux, Unix

und Windows. Galileo Computing, 2008.



Version 1.2

160

Programmierung eingebetteter Systeme (PE / 5110)

Modulbezeichnung: Programmierung eingebetteter Systeme Kzz.: PE FNR: 5110






den Studiengängen/

Studiensemester:







Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.) und Energiemanagement und industrielle


Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen die Anwendung einer Assemblersprache

und einer Hochsprache auf hardwarenahe und controllertypische

Aufgabenstellungen. Sie beherrschen eine integrierte

Entwicklungsumgebung (Editor, Compiler, Debugger) und können die

entwickelte Software systematisch testen. Die Studierenden können

chipinterne und -externe Peripheriebausteine ansteuern und

programmieren (parallele Schnittstelle, Timer, AD/DA-Umsetzer).Für die

Kommunikation mit anderen Controllern und mit Peripherie können die

Studierenden synchrone und asynchrone serielle Schnittstellen

programmieren. Die Studierenden können hardwarenahe Programme

strukturieren und als Zustandsautomaten programmieren. Die

Studierenden erwerben die Fähigkeit, Maschinen zu steuern und zu

automatisieren .

Inhalt: Vorlesung: Mikroprozessoren, Micro-Controller, Registermodell,

Zahlendarstellung, Assemblersprache, Adressierungsarten,

Assemblerbefehle, Unterprogrammtechnik, Stack, Interruptverarbeitung,

hardwarenahe C-Programmierung, Pointer, Funktionen, Felder und

Strukturen, absolute Speicheradressen, digitale und analoge Peripherie-

Module, verkettete Listen, Floating-Point-Zahlen, Zustandsautomaten.

Praktikum: Programmieren in Assembler und C. Die Programme werden

mit den Studierenden diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/ Beamer, Handouts.



Version 1.2

161

Literatur: Wüst, K.: Mikroprozessortechnik. Grundlagen, Architekturen,

Schaltungstechnik und Betrieb von Mikrocontrollern.Springer Vieweg,

2011.

Goll, J.: C als erste Programmiersprache. Springer, 2014.

Ungerer, T.: Mikrocontroller und Mikroprozessoren, Springer 2010.

Bähring, H.: Anwendungsorientierte Mikroprozessoren, Mikrocontroller

und Digitale Signalprozessoren, Springer 2010.

Wiegelmann, J.: Softwareentwicklung in C für Mikroprozessoren und

Mikrocontroller. C-Programmierung für Embedded Systeme. VDE-Verlag

2011.



Version 1.2

162

Projektarbeit (PA / 5226)

Modulbezeichnung: Projektarbeit Kzz.: PA FNR: 5226



Modulverantwortliche(r): Dr. Nils Beckmann, Prof. Dr. Rolf Hausdörfer, Prof. Dr. Jürgen Jasperneite,

Prof. Thomas Korte, Prof. Dr. Dr. Dr. Carsten Röcker, Prof. Dr. Johannes

Üpping

Dozent(in): Dr. Nils Beckmann, Prof. Dr. Rolf Hausdörfer, Prof. Dr. Jürgen Jasperneite,

Prof. Thomas Korte, Prof. Dr. Dr. Dr. Carsten Röcker, Prof. Dr. Johannes

Üpping




Studiensemester:



Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Programmiersprachen 1“ und „Programmiersprachen 2“ absolviert zu

haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Ziel der Projektarbeit ist eine Kompetenzsteigerung durch Praxis in einem

von den Studierenden gewählten Themengebiet der Informatik.

Hierdurch erreichen die Studierenden aufgrund einer konzentrierten

Bearbeitung eine Zunahme von praxisnaher Methoden- und

Fachkompetenz, die auch auf andere Themengebiete anwendbar ist.

Inhalt: Praktikum: Programmieren im Team in C und Java. Die Programme

werden mit den Studierenden diskutiert. Es werden Entwicklungsprozesse

und Werkzeuge verwendet und in der Anwendung bewertet.

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung.




bekanntgegeben.



Version 1.2

163

Projektarbeit (PA / 5236)

Modulbezeichnung: Projektarbeit Kzz.: PA FNR: 5236


Modulverantwortliche(r): Der oder die Vorsitzende/r des Prüfungsausschusses

Dozent(in): Lehrende aus den Anwendungsmodulen „Datenwissenschaften“,

„Biomedizintechnik“ und „Mensch-Technik-Interaktion




Studiensemester:


Pflichtmodul


Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Ziel der Projektarbeit ist eine Kompetenzsteigerung durch Praxis in einem

von den Studierenden gewählten Themengebiet aus einem der drei

Anwendungsmodule Datenwissenschaften, Biomedizintechnik und

Mensch-Technik-Interaktion. Hierdurch erreichen die Studierenden

aufgrund einer konzentrierten Bearbeitung eine Zunahme praxisnaher

Methoden- und Fachkompetenz, die auch auf andere Themengebiete

anwendbar ist.

Inhalt: Im Rahmen der Projektarbeit wählen die Studierenden aus

Themenangeboten der Anwendungsmodule Datenwissenschaften,

Biomedizintechnik und Mensch-Technik-Interaktion. In jedem Angebot wird

ein mit dem/der Lehrenden vereinbartes Thema vor allem durch praktische

Anwendung vertieft.

Studien-


Ausarbeitung. Die Note entspricht der Note für das Modul.



bekanntgegeben.



Version 1.2

164

Projektwoche (PW / 5223)

Modulbezeichnung: Projektwoche Kzz.: PW FNR: 5223


Modulverantwortliche(r): Dekan

Dozent(in): Professorinnen und Professoren des Fachbereichs




Studiensemester:




Semester Pflichtmodul




Kontaktzeit /

Eigenstudium:

30 h = Präsenzstudium

Kreditpunkte / Workload: 1 CR = 30 h


Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden werden durch Projekterfahrungen bereits in der

Studieneingangsphase dazu motiviert, sich früh auf Anforderungen ihres

späteren Berufslebens vorzubereiten. Durch die Kombination aus

fachlicher, sozialer und methodischer Kompetenzvermittlung werden die

komplexen Anforderungen des Berufslebens adressiert.

Inhalt: Seminar: Die Studierenden bearbeiten eine interdisziplinäre Aufgabe. Um

einen besonders hohen Aktualitätsbezug gewährleisten zu können, werden

Konzeptionierung und Umsetzung des Projekts von Vertreterinnen und

Vertretern regionaler Unternehmen und Behörden unterstützt.

Studien-


Aktive Teilnahme, unbenotet


Literatur: /



Version 1.2

165

Prozessanalytische Technologien (PT / 4543)

Modulbezeichnung: Prozessanalytische Technologien Kzz.: PT FNR: 4543


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. rer. nat. Miriam Pein-Hackelbusch

Dozent(in): Prof. Dr. rer. nat. Miriam Pein-Hackelbusch




Studiensemester:


Wahlpflichtmodul

Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte: 5 CR


Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Vorlesung: Erwerben fachlicher Kompetenzen auf dem Gebiet der

prozessanalytischen Technologien (PAT); Einführung in (aktivierende)

Präsentationstechniken; Selbstreflexion und Evaluation nach anerkannten

Feedback- Regeln

Praktikum: Problemorientiertes, forschendes Lernen; praktische

Anwendung theoretisch erworbener Grundlagen; Übertragen von Wissen

auf neue, komplexere Probleme; ggf. Erarbeiten

einer neuartigen Problemstellung.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen prozess-analytischer Technologien im

Zusammenhang mit pharmazeutischen Produktionsprozessen

Praktikum: Anwendung prozess-analytischer Technologien in

pharmazeutischen Produktionsprozessen

Studien-


Mündliche Prüfung, benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.

Medienformen:

Literatur: /



Version 1.2

166

Rechnergestützte Numerik und Simulationstechnik (RS / 5158)

Modulbezeichnung: Rechnergestützte Numerik und

Simulationstechnik

Kzz.: RS FNR: 5158







Studiensemester:






Technische Informatik (B.Sc.), 4. Semester, Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte: 5 CR


Inhaltlich:



Data Science (B.Sc.): „Mathematik 1“, „Mathematik 2“, „Mathematik für

Datenwissenschaften 1“, „Mathematik für Datenwissenschaften 2“,

„Programmiersprachen 1“ und „Programmiersprachen 2“

Elektrotechnik (B.Sc.), Mechatronik (B.Sc.) und Technische Informatik

(B.Sc.): „Mathematik 1, 2, 3, 4“, „Programmiersprachen 1, 2“


„Mathematik 1, 2“, „Mathematik für Energiemanagement 1,2“,

„Programmiersprachen für Energiemanagement“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden besitzen Grundkenntnisse über rechnergestützte

numerische Berechnungen und Simulation in den

Ingenieurswissenschaften, die anhand von Matlab/Simulink als Beispiel

einer universellen ingenieurwissenschaftlichen Software vermittelt

werden. Dies beinhaltet gute Kenntnisse der Programmiersprache M unter

Matlab und der Simulationsumgebung Simulink, bezüglich der Anwendung

für numerische Mathematik, Visualisierung, Simulation,

Modellimplementierung, Entwicklung regelungstechnischer Algorithmen

und Code-Generierung.

In der Theorie sind die grundlegenden Methoden der numerischen

Mathematik und der digitalen Simulation verstanden.

Die Studierenden sind in der Lage, das vermittelte Wissen über die

numerischen Methoden und Simulation effizient auf eigene

Problemstellungen der Ingenieurwissenschaften zu adaptieren und

anzuwenden. Sie können dabei Matlab/Simulink effizient als Plattform

nutzen bzw. die Methoden und Algorithmen auf andere

Programmierumgebungen übertragen.



Version 1.2

167

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen der Simulationstechnik und der numerischen

Mathematik, Grundlagen Matlab (Datenstrukturen, Vektorisierung), m-

Programmierung (Skripte, Funktionen), grafische Darstellung (2d-, 3d-

Grafiken, GUI-Programmierung), Anwendung (Toolboxen, usw.), Simulink

(Grundlagen, Strukturen, Bibliotheken, S-Funktionen), Code-Generierung

für Echtzeitsysteme (Funktion des RTW, TLC, Anwendung für RCP und HIL).

Übung: Programmierübung und Kleinstprojekte mit Matlab/Simulink zur

Vertiefung und Anwendung der in der Vorlesung vermittelten Inhalte.

Studien-




Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Übungen/Projekt am PC

Literatur: Angermann, A.; Beuschel, M.; Rau, M.; Wohlfarth, U.: MATLAB - SIMULINK –

STATEFLOW, Grundlagen, Toolboxen, Beispiele. Oldenbourg Verlag,

München 2007.

Schweizer, Wolfgang: MATLAB kompakt. Oldenbourg Verlag, München

2009.



Version 1.2

168

Rechnernetze (RN / 5190)

Modulbezeichnung: Rechnernetze Kzz.: RN FNR: 5190






den Studiengängen/

Studiensemester:




Wahlpflichtmodul



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): Siehe den Hinweis

zu den Wahlpflichtmodulen.



Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen

Die Studierenden sind mit dem Aufbau und den Funktionen der

relevanten Architekturmodelle (TCP/IP, ISO/OSI) vertraut. Sie besitzen

einen qualifizierten Überblick über weit verbreitete Konzepte lokaler

Netzwerke sowie den grundlegenden und generischen

Protokollkonzepten, wie beispielsweise Protokoll, Dienst, SAP, PCI, PDU,

SDU etc.

Verstehen

Die Studierenden erkennen die Zusammenhänge zwischen ausgewählten

Implementierungen aktueller Protokollfunktionen (am Beispiel IEEE802

und TCP/IP) und den generischen ISO/OSI-Protokollkonzepten.

Anwenden

Durch das erworbene Wissen sind die Studierenden in der Lage anhand

gestellter Anforderungen eine geeignete Technologieauswahl, Auslegung

und Leistungsbewertung vorzunehmen. Sie können einfache lokale

Netzwerke aufbauen, konfigurieren und diagnostizieren.

Inhalt: Vorlesung: Überblick über Grundbegriffe der technischen

Kommunikation, der geschichteten Protokollarchitekturen und das OSI-

Referenzmodells, lokale Netze, Protokollfamilien: IEEE 802, TCP/IP,

grundlegende Techniken für physikalische Schicht, Sicherungsschicht,

Netzwerkschicht, einschließlich IP-Adressierung und statischem Routing,

Transport- und Anwendungsschicht.



Version 1.2

169

Praktikum: Durchführung von Fallstudien, Aufbau von Netzwerken

einschließlich der Konfiguration von Routern und Brücken, Fehlersuche

und -behebung in Netzwerken, Einsatz von Protokollanalysatoren. Die

Laborausarbeitungen werden mit den Studierenden diskutiert, aber nicht

benotet.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/ Beamer, Simulationen, Computer Lab.

Literatur: Peterson, L. L., Davie, B. S.: Computer Networks. A System Approach. 5.

Aufl. Morgan Kaufmann, 2011.

Tanenbaum, A. S.: Computer Networks. 4. Aufl. Prentice Hall, 2003.

Online-Curriculum der Cisco Networking Academy



Version 1.2

170

Rechnerorganisation und Betriebssysteme (RO / 5167)

Modulbezeichnung: Rechnerorganisation und Betriebssysteme Kzz.: RO FNR: 5167







Studiensemester:





Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Wahlpflichtmodulen.



Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden besitzen vertiefte Kenntnisse über die Komponenten

eines Rechners sowie über Prozessorarchitekturen. Die Studierenden

kennen den prinzipiellen Aufbau von Betriebssystemen. Sie kennen

verschiedene Standardalgorithmen, die in Betriebssystemen zur

Anwendung kommen, und Kriterien, mit denen deren Leistungsfähigkeit

gemessen werden können.

Inhalt: Vorlesung: Strukturierte Computerorganisation, Meilensteine der

Computerarchitektur, Einführung in Computerfamilien (x86-, ARM- und

AVR-Architektur), Prozessoren, Designprinzipien moderner Computer,

Parallelität auf Befehls- und Prozessorebene, Haupt- und

Sekundärspeicher, Optische Speichermedien, Busse, Terminals,

Peripheriegeräte (Mäuse, Game-Controller, Drucker,

Telekommunikationsgeräte, Digitalkameras), Boolesche Algebra und

Digitale Logik, Grundschaltungen der digitalen Logik, Komponenten von

Speichersystemen (Latches, Flipflops, Register, Speicherorganisation,

Speicherchips, RAM und ROM), Prozessorchips und Computer-Busse,

Einführung Betriebssysteme, Betriebssystemfamilien und -konzepte,

Prozesse und Threads, Interprozesskommunikation (Race Conditions,

Kritische Regionen, Wechselseitiger Ausschluss mit aktivem Warten, Sleep

und Wakeup, Semaphor, Mutex, Nachrichtenaustausch), Scheduling



Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien

Literatur: Andrew S. Tanenbaum, Todd Austin (2014). Rechnerarchitektur: Von der

digitalen Logik zum Parallelrechner. Pearson Studium, 6. Auflage, ISBN:



Version 1.2

171

978-3868942385.

Andrew S. Tanenbaum (2009). Moderne Betriebssysteme. Pearson

Studium, 3., aktualisierte Auflage, ISBN: 978-3-8273-7342-7



Version 1.2

172

Regelung elektrischer Antriebe (RA / 5141)

Modulbezeichnung: Regelung elektrischer Antriebe Kzz.: RA FNR: 5141







Studiensemester:





Wahlpflichtmodul


Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.): „Mathematik 1-4“, „Signale und Systeme“,

„Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“, „Vertiefung Elektrotechnik“,

„Physik 1“, „Elektronik 1, 2“, „Messtechnik“, „Regelungstechnik 1“,

„Elektrische Maschinen“


„Mathematik 1-2“, „Mathematik für Energiemanagement 1,2“,

„Signale und Systeme“, „Grundlagen der Elektrotechnik“, „Physik für

Energietechnik“, „Elektronik für Energiemanagement“,

„Messtechnik“, „Regelungstechnik 1“, „Elektrische Maschinen“

Mechatronik (B.Sc.): „Mathematik 1-4“, „Signale und Systeme“,

„Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“, „Vertiefung Elektrotechnik“,

„Physik 1“, „Elektronik 1, 2“, „Regelungstechnik 1“, „Elektrische

Maschinen“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Lehrveranstaltung betont den systemtechnischen Aspekt geregelter

elektrischer Antriebe als wichtigen Bestandteil der modernen

Automatisierungstechnik. Die Studierenden besitzen Kenntnisse zu den

grundlegenden Strukturen der Antriebsregelung und deren

Entwurfsmethodiken, beginnend mit dem Regelkreis der elektrischen

Größen bis hin zu den überlagerten Regelkonzepten für die mechanischen

Größen.

Sie sind in der Lage, grundlegende antriebstechnische Problemstellungen

in eigenen Anwendungen hinsichtlich der Umsetzbarkeit, möglicher

Risiken und wesentlicher Determinanten zu bewerten und eigene

anwendungsbezogene und praktikable Lösungsansätze zu entwickeln.



Version 1.2

173

Inhalt: Vorlesung: Modellbasierter Entwurf geregelter elektrischer Antriebe mit

Gleichstrom- und Drehstrommotoren, Synthese von Strom-, Drehzahl-

und Lageregelung, überlagerte Regelungsstrukturen wie Vorsteuerung

und Störgrößenbeobachtung und Störgrößenkompensation.


praxisrelevanten Aufgabenstellungen zur Antriebsregelung vertieft.

Praktikum: Die in der Übung behandelten Regelungen werden zunächst

durch eine Offline-Simulation mittels Matlab/Simulink analysiert und

anschließend auf dSPACE-Echtzeitsysteme implementiert sowie an einem

realen Antriebssystem mit Synchronmotor experimentell erprobt.

Studien-





Literatur: Pfaff, G.: Regelung elektrischer Antriebe. Oldenbourg, 1992.

Schröder, D.: Elektrische Antriebe, Bd. 1. u. 2. Springer, 2000.



Version 1.2

174

Regelungstechnik 1 (RT1 / 5152)

Modulbezeichnung: Regelungstechnik 1 Kzz.: RT1 FNR: 5152







Studiensemester:








Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Data Science (B.Sc.) und Technische Informatik (B.Sc.): Siehe den


Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.) und Mechatronik (B.Sc.): „Mathematik 1-4“,

„Signale und Systeme“, „Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“,

„Vertiefung Elektrotechnik“, „Elektronik 1, 2“, „Physik“.


(B.Sc.): „Mathematik 1-2“, „Mathematik für Energiemanagement 1-

2“, „Signale und Systeme“, „Grundlagen der Elektrotechnik“,

„Elektronik für Energiemanagement“, „Physik für Energietechnik“

Technische Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1-4“, „Signale und

Systeme“, „Elektronik für InformatikerInnen“, „Physik“.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen fach- und methodenkompetent den

modellbasierten Entwurf von ein- und mehrschleifigen

linearkontinuierlichen Regelkreisstrukturen einschließlich der digitalen

Umsetzung im Sinne der quasikontinuierlichen Regelung.

Inhalt: Vorlesung: Aufgabenstellung und Grundbegriffe der Regelungstechnik,

Funktionsweise von Regelkreisen, Beschreibung und Analyse linearer

zeitkontinuierlicher Prozesse im Zeit-, Bild- und Frequenzbereich, Entwurf

linearer kontinuierlicher Regelkreise (ein- und mehrschleifige Strukturen),

klassische Entwurfsverfahren sowie die Implementierung als

quasikontinuierliche Regler.



Version 1.2

175


Übungsausgaben wiederholt und vertieft.

Praktikum: Implementierung und Simulationen mit Matlab/Simulink zur

Vertiefung der in der Vorlesung und Übung vermittelten Inhalte.

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Dörrscheidt, F., Latzel, W.: Grundlagen der Regelungstechnik, 2.

Ausgabe, Vieweg+Teubner, 2012.

Föllinger, O.: Regelungstechnik. Hüthig, 2007.

Unbehauhen, H.: Regelungstechnik I. Klassische Verfahren zur Analyse und

Synthese linearer kontinuierlicher Regelsysteme. Vieweg, 2008.



Version 1.2

176

Regelungstechnik 2 (RT2 / 5153)

Modulbezeichnung: Regelungstechnik 2 Kzz.: RT2 FNR: 5153







Studiensemester:


Pflichtmodul


Pflichtmodul

Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik: 5. Semester,

Wahlpflichtmodul





Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: Formal: Elektrotechnik (B.Sc.) / Informationstechnik sowie

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): Siehe

den Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.) und Energiemanagement und

Klimaschutztechnologie (B.Sc.): „Regelungstechnik 1“,

„Messtechnik“

Mechatronik (B.Sc.): „Regelungstechnik 1“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen fach- und methodenkompetent den

modellbasierten Entwurf von zeitdiskreten Regelungen. Diese umfassen

auch nichtlineare Regelungen und Mehrgrößensysteme.

Inhalt: Vorlesung: Entwurf von Zustandsreglern und -beobachtern, Struktur und

Wirkungsweise digitaler Regelungen, mathematische Beschreibung auf

Basis der z-Transformation, Entwurf im z-Bereich und

quasikontinuierliche Regelalgorithmen unter Berücksichtigung des

Abtast- und Haltegliedes, Entwurf diskreter Zustandsregler und -

beobachter, Erweiterung auf Mehrgrößensysteme und Methoden zur

Berücksichtigung nichtlinearer Übertragungsglieder.




Version 1.2

177

Übungsausgaben wiederholt und vertieft.

Praktikum: Implementierung und Simulationen mit

Matlab/Simulink zur Vertiefung der in der Vorlesung und Übung

vermittelten Inhalte.

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Dörrscheidt, F.; Latzel, W.: Grundlagen der Regelungstechnik. Teubner,

1993.

Föllinger, O.: Regelungstechnik. 8. Aufl. Hüthig, 1994.

Föllinger, O.: Nichtlineare Regelungen. Bd.1. Oldenbourg, 2001.



Version 1.2

178

Sensortechnik (ST / 5142)

Modulbezeichnung: Sensortechnik Kzz.: ST FNR: 5142


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Oliver Stübbe

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Oliver Stübbe

Sprache: deutsch, Fachbegriffe und Datenblätter in

Englisch

Stand: 15.07.2019



Studiensemester:





Wahlpflichtmodul


Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich:


studiengangsspezifisch ausgewiesenen Module absolviert zu

haben:

Elektrotechnik (B.Sc.): „Elektronik 1“, „Elektronik 2“,

„Messtechnik“, „Physik 1“


(B.Sc.): „Elektronik für Energiemanagement“, „Messtechnik“,

„Physik für Energietechnik“

Mechatronik (B.Sc.): „Elektronik 1“, „Elektronik 2“, „Physik 1“

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen den Aufbau und die unterschiedlichen

physikalischen Wirkprinzipien von Sensoren. Basierend darauf

verstehen Sie die in der Sensortechnik verwendeten

Funktionsprinzipien. Als Methodenkompetenz können sie die

jeweiligen Funktionsprinzipien auf typische praktische

Problemstellungen der Sensortechnik anwenden.

Diese Kompetenz wird durch praktische Anwendung von Sensoren im

Rahmen von Versuchsaufbauten im Praktikum ergänzt.

Inhalt: Vorlesung: Prinzipieller Aufbau von Sensoren, Sensormodule,

Signalverarbeitung, Schnittstellen. Methoden der Temperaturmessung.

Druckmessung mit Messbrücke. MEMS – Sensoren für Neigung,

Beschleunigung und Drehrate. Magnetfeld-Sensoren allgemein und

Strom-Monitoring. Die Inhalte werden anhand von Übungsausgaben



Version 1.2

179

wiederholt und z.T. vertieft.

Praktikum: Einsatz der in der Vorlesung vorgestellten Sensoren.

Vergleich von Temperatursensoren nach Widerstandsprinzip und

Bandgap-Prinzip. Test von Beschleunigungssensoren über

Lautsprechermembran und Signal-/ Frequenzanalyse.

Programmierung eines microcontrollergesteuerten

Magnetfeldsensors.

Studien


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Anschauungsexemplare, Demo-Messaufbauten.

Literatur: Hering, E.: Sensoren in Wissenschaft und Technik: Funktionsweise und

Einsatzgebiete. Springer, 2018.

Tränkler, H.-R.: Sensortechnik: Handbuch für Praxis und Wissenschaft,

Springer, 2015.



Version 1.2

180

Signale und Systeme (SY / 5200)

Modulbezeichnung: Signale und Systeme Kzz.: SY FNR: 5200






den Studiengängen/

Studiensemester:




Mechatronik (B.Sc.): 3. Semester, Pflichtmodul Technische Informatik (B.Sc.): 3. Semester, Pflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich:



Elektrotechnik (B.Sc.), Mechatronik (B.Sc.) und Technische

Informatik (B.Sc.): „Mathematik 1-4“


(B.Sc.): „Mathematik 1, 2“, „Mathematik für

Energiemanagement 1, 2“

Lernziele,

Kompetenzen:

Das Grundverständnis für die abstrakte Beschreibung von Signalen und

Systemen ist unabhängig von der Art eines technischen Studiengangs

fundamental für das systematische und ingenieurmäßige Arbeiten an

komplexen mechatronischen sowie automatisierungs- und

informationstechnischen Aufgabenstellungen.

Die Studierenden erwerben fundierte Grundkenntnisse über die Signal-

und Systemtheorie. Sie sind methodenkompetent bzgl.

ingenieurwissenschaftlicher Problemstellungen.

Inhalt: Vorlesung: Charakterisierung von Signalen und Systemen;

Klassifizierung von Signalen, spezielle Signale (z. B. Sinus, Dirac-Stoß,

...), Faltung, Superpositionsprinzip, Fourier-Reihe, Fourier-

Transformation, Signalspektrum, Fensterung, Bandbreite;

Klassifizierung von Systemen (linear/nichtlinear, invariant/variant,

Kausalität, Stabilität), Blockschaltbilder, Differentialgleichungen und

Differentialgleichungssysteme, lineare zeitinvariante Systeme, Laplace-

Transformation, Bildbereich (Anwendungsbereiche, Eigenschaften),

Übertragungsfunktion, Zustandsraummodell, Eigenwerte und

Eigenvektoren, Eigenschwingungen, Transitionsmatrix, Bode-Diagramm,

Nyquist-Ortskurve.

Übung: In den Übungen wird der in der Vorlesung vermittelte Stoff anhand

von Übungsaufgaben vertieft.

Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

181


Literatur: Frey, T., Bossert, M., Fliege, N.: Signal- und Systemtheorie. Vieweg &

Teubner, 2008.

Schüßler, H. W.: Netzwerke, Signale und Systeme I/II. Systemtheorie

linearer elektrischer Netzwerke. Springer, 1991.



Version 1.2

182

Simulation elektronischer Schaltungen (SL / 5196)

Modulbezeichnung: Simulation elektronischer Schaltungen Kzz.: SL FNR: 5196







Studiensemester:



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, im Vorfeld „Elektronik 1, 2“

sowie „Hardware-Design 1“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden des Bachelorstudiengangs Elektrotechnik kennen

Analyseverfahren und Modelle eines SPICE-basierenden

Simulationsprogramms für elektronische Schaltungen. Sie kennen

Möglichkeiten und einige Grenzen der Simulation, um Simulation fach- und

methodenkompetent beim Entwurf typischer elektronischer Schaltungen

der Studienrichtungen unterstützend einzusetzen.

Inhalt: Vorlesung: Gleichstrom-Analyse, Transient-Analyse (Zeitbereich), Sinus-

Analyse (Frequenzbereich), FFT, Monte-Carlo-Analyse. Modelle, Subcircuits

und Macros für Bauelemente wie Widerstand, Kondensator, Diode, BJT,

MOSFET, OP und induktive Bauelemente. Simulation von Mixed-mode

Schaltungen.

Praktikum: Im Praktikum werden mit entsprechenden Simulationen die


Studien-


Ausarbeitung oder Präsentation, benotet.




Literatur: Reisch, M.: Elektronische Bauelemente. Springer, 2007.

Tietze, U., Schenk, Ch.: Halbleiter-Schaltungstechnik. Springer, 2016.





Version 1.2

183

Soft Skills and Management Training (SO / 5241)

Modulbezeichnung: Soft Skills and Management Training Kzz.: SO FNR: 5241



Dozent(in): Axel Bürger



den Studiengängen/

Studiensemester:







Voraussetzungen: Formal: Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie




Lernziele,

Kompetenzen:

Die Teilnehmenden entwickeln und trainieren berufsrelevante

Schlüsselkompetenzen aus den Bereichen der sozialen, methodischen

und personalen Kompetenzen. Der Erwerb und das Training dieser

Schlüsselkompetenzen begünstigt Handlungsfähigkeiten in Studium und

Beruf.

Inhalt: Lernstrategien, Lerntheorien, Lernmethoden und

Prüfungsvorbereitung

Selbst- und Fremdmotivation

Zeit- und Selbstmanagement

Kommunikation und Diversität

Teamarbeit, Teamentwicklung, Teamführung und -moderation

Projektmanagement

Präsentieren und Überzeugen

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Birkenbihl, V. (2013): Kommunikationstraining:

Zwischenmenschliche Beziehungen erfolgreich gestalten. Mvg

Verlag.

Baumann, M. & Gordalla, C. (2014): Gruppenarbeit. Methoden –

Techniken – Anwendungen. UTB.

Werner Heister: Studieren mit Erfolg: Effizientes Lernen und

Selbstmanagement in Bachelor-, Master und

Diplomstudiengängen. Stuttgart 2007.

Felixberger, P.; Gleich, M. (Hg.) (2009): Culture Counts. Wie wir

die Chancen kultureller Vielfalt nutzen, Berlin

Clark, T.; Osterwalder, A.; Pigneur, Y. (2012): Business Model You.



Version 1.2

184

Campus Verlag



Version 1.2

185

Software-Design (SD / 5181)

Modulbezeichnung: Software-Design Kzz.: SD FNR: 5181



Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Thomas Korte




Studiensemester:



Wahlpflichtmodul



Praktikum / 3 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte /

Workload:

5 CR / 150 h


Wahlpflichtmodulen.



Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden lernen die Vorgehensweise zur Durchführung eines

nicht sehr kleinen (ca. 25 Klassen) Softwareprojekts kennen. Zu Anfang

wird nur die Idee für eine den Studierenden nützlichen Anwendung

vorgestellt. Ausgehend von dieser Idee werden, durch den Dozenten

geführt, die Phasen Anforderungsanalyse, Entwurf der Funktionalität

mit Hilfe von Anwendungsfällen, Klassenentwurf und die Realisierung

in der Programmiersprache Java durchlaufen. Die Studierenden

erarbeiten sich dann in einem vorgegebene Rahmen ihre eigene

Implementierung der Anwendung und können diese zur Beurteilung

per Email einreichen.



Version 1.2

186

Inhalt: Vorlesung: Software-Entwurf mit UML, Grundlagen der Software-

Projektabwicklung, graphische Bedienoberflächen, Anwendung von

Entwurfsmustern, Netzwerk-Anwendungen, Projektarbeit.

Praktikum: Im Praktikum werden mehrere kleine Software-

Entwicklungsaufgaben ausgeführt, wobei nach dem Muster der agilen

Softwareentwicklung methodisch vorgegangen wird.

Studien-


Klausur oder Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung,

benotet.


Medienformen: Online-Lehrmaterial.

Literatur: Barnes, D. J., Kölling, M.: Java lernen mit BlueJ. 4. Aufl. Pearson, 2009.



Version 1.2

187

Software-Lifecycle-Management (SM / 5169 / 5255)

Modulbezeichnung: Software-Lifecycle-Management Kzz.: SM FNR: 5169 / 5255



Dozent(in): Dr. rer. nat. Nils Beckmann, Dipl.-Ing. Frank Marek

Sprache: Deutsch, englisch Stand: 15.07.2019



Studiensemester:




Wahlpflichtmodul



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




(B.Sc.) und Technische Informatik (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.



Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen die wesentlichen Elemente des

Application Lifecycle Management (ALM). Sie können dessen Methoden

und Werkzeuge kompetent anwenden. Dies beinhaltet die Kenntnis des

professionellen Software Lifecycles und Softwareentwicklungsprozesses

über Schritte wie Analyse, Entwurf, Implementierung und

Qualitätssicherung. Weiterhin gehört dazu, diesen Software Lifecycle über

entsprechende Methoden und Werkzeuge managen zu können. Die

Studierenden lernen, Software sowohl von der Produkt-Seite wie auch

von der Technik-Seite zu betrachten. Sie lernen entsprechende Prozesse,

Modelle, Philosophien, Perspektiven, Werkzeuge, Methoden und

Techniken des ALM kennen und sind in der Lage diese problemspezifisch

anzuwenden und gegeneinander abzugrenzen.

Inhalt: Vorlesung: Motivation und Grundlagen des ALM,

Softwareentwicklungsprozesse, Vorgehensmodelle (klassich, agil,

generisch), Anforderungsmanagement (Requirements Management),

Softwareanforderungsspezifikation (Lastenheft und Pflichtenheft),

Philosophien, Entwurfsmethoden, Aufgaben und Backlogs definiert

erstellen und managen, Issue and Defect Management (Traceability, etc.),

Implementierungsverfahren, Testen und Qualitätssicherung (Test and



Version 1.2

188

Quality Management), Rollen und Aktivitäten, Metriken/Audits/Reports,

Resource Management (materielle und immaterielle Ressourcen),

Konfigurationen und Varianten (Configuration/Change/Variant

Management), Build und Release (Portfolio, etc.), Strukturen und

Management von Softwareteams

Praktikum: Die Themen der Vorlesung werden anhand von

Beispielprojekten und Übungsaufgaben vertieft und entsprechende

Werkzeuge und Methoden des ALM werden praktisch angewendet. Das

Vorgehen und die Ergebnisse werden diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Sommerville, I.: "Software Engineering", Pearson Studium, 2012.

Balzert, H.: "Lehrbuch der Software-Technik", Spektrum, 2008.

Langer, A. M.: "Analysis and Design of Information Systems", Springer

Verlag, 2007.

Winkelmann, R.: "Softwareentwicklung", Publicis Corporate Publishing,

1996.



Version 1.2

189

Software-Qualitätsmanagement (SQ / 5149)

Modulbezeichnung: Software-Qualitätsmanagement Kzz.: SQ FNR: 5149



Dozent(in): Lehrbeauftragter Horst Pohlmann




Studiensemester:




Wahlpflichtmodul



Praktikum / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




(B.Sc.) sowie Technische Informatik (B.Sc.): Siehe den Hinweis zu den

Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: Den Studierenden wird empfohlen, das Modul


Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studenten kennen konstruktive und analytische Ansätze des

Software-Qualitätsmanagements. Sie können u. a. Qualitätsbegriffe (z.B.

nach ISO 9126) einordnen und die Prinzipien des Testens und der

Software-Qualitätssicherung erklären. Sie können statische Tests und

Review-(Code-)Inspektionen nach IEEE 1028 durchführen, die Konzepte

der Verifikation und Validierung abgrenzen, für einfache Projekte die

Testaufgaben benennen und geeignete Rollen mit entsprechen Skills

zuordnen, ein Testkonzept erstellen, eine Verifikationsstrategie

entwickeln, Konzepte zur Auswahl und Einführung von Testwerkzeugen

anwenden und Ansätze zur Prozessverbesserung erklären und einordnen.

Inhalt: Vorlesung: Fundamentaler Testprozess; konstruktive und analytische

Ansätze zur SW-Qualitätssicherung, Qualitätssicherung im Lebenszyklus,

statischer Test, manuelle Prüfverfahren vs. werkzeuggestützte statische

Analyse, Testfallentwurfsverfahren (Spezifikations-, struktur- und

erfahrungsorientiert), Testmanagement (u.a. IEEE 829), Testwerkzeuge,

Verbesserung der Prozessqualität (u.a. ISO 15504)

Praktikum: Die in der Vorlesung vorgestellten Methoden werden anhand

exemplarischer Aufgaben und anhand von Werkzeugen wiederholt und



Version 1.2

190

vertieft. Die Ergebnisse werden vom Dozenten mit den Studenten

diskutiert, aber nicht benotet.

Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Broeckmann, B., Notenboom, E.: Testing Embedded Software. Addison-

Wesley, 2003.

Liggesmeyer, P.: Software-Qualität. Spektrum, 2002.

Spillner, A., Linz, T.: Basiswissen Softwaretest. Dpunkt, 2010.



Version 1.2

191

Sozial- und Methodenkompetenzen (SN / 5283)

Modulbezeichnung: Sozial- und Methodenkompetenzen Kzz.: SN FNR: 5283

Angebotshäufigkeit: jährlich im Sommer- oder Wintersemester

Modulverantwortliche(r): Prof.-Vertr. Dipl.Des. Dipl.Szen. Donia Hamdami

Dozent(in): K. Thies, Y. Fischer, D. Schäffer, M. Magadi, B. Eller-Studzinsky




Studiensemester:

Energiemanagement und industrielle Klimaschutztechnologie (B.Sc.): ab

dem 4. Semester, Wahlpflichtmodul

Lehrform / SWS: Seminar / 3 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden entwickeln und trainieren berufsrelevante

Schlüsselkompetenzen, insbesondere aus den Bereichen der Sozial- und

Methodenkompetenzen.

Am Ende der Veranstaltung können die Teilnehmenden:

grundlegende Kommunikationsmodelle erklären und in die Praxis

übertragen

Gesprächstechniken für den Umgang mit schwierigen Gesprächen

und Konflikten benennen und in der Praxis anwenden

Präsentationen aufbauen und passende Visualisierungen gestalten

Gruppen zielorientiert anleiten und moderieren

grundlegende Lernstrategien und fachspezifische Lerntechniken

anwenden

Zeit- und Stressmanagementtechniken erläutern und anwenden

Heterogenität als Chance begreifen und diese im Umgang adäquat

berücksichtigen

Gruppenprozesse erklären und in die Praxis übertragen

ihre eigenen Kompetenzen erkennen, reflektieren und einschätzen

Inhalt: Kompetenzorientierung und Lebenslanges Lernen

Kommunikation und Gesprächsführung

Teamentwicklung und -methoden

Moderation und Gruppenleitung

Didaktik und eLearning

Lernen und Motivation

E-Learning

Diversität

Konfliktmanagement

Präsentieren und Visualisieren



Version 1.2

192

Zeit- und Selbstmanagement

Studien-


Ausarbeitung mit Präsentation


Literatur: Literaturauswahl nach Themenschwerpunkt, z.B.:

Baumann, M. & Gordalla, C. (2014): Gruppenarbeit. Methoden –

Techniken – Anwendungen. UTB.

Birkenbihl, V. (2013): Kommunikationstraining: Zwischenmenschliche

Beziehungen erfolgreich gestalten. Mvg Verlag.

Freimuth, J. (2010): Moderation (Praxis der Personalpsychologie, Band 22).

Hogrefe Verlag.

Glasl, F. (2004): Konfliktmanagement: Ein Handbuch für Führungskräfte,

Beraterinnen und Berater. Freies Geistesleben.

Schulz von Thun, F. (2010): Miteinander reden Band 1-3. Rororo Verlag.



Version 1.2

193

Special Topics of Data Science (SC / 5250)

Module Title: Special Topics of Data Science Code: SC Code: 5250

Frequency of the offer Summer term/Winter term

Modulverantwortliche(r): NN

Dozent(in): NN

Sprache: English Last update: 15.07.2019

Use of the course in the

study programs /

Semester:

Data Science (B.Sc.): 4th/5th semester, compulsory elective course

Forms of instruction /

Contact hours per week:

tbd. /4

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Credits / Workload: 5 CR / 150 h

Requirements: tbd.

Learning targets and

competences:

This compulsory elective course serves as a placeholder if a compulsory

elective course with

topics from the field of data science can be offered. The course description

is then specified.

Content: Lecture: tbd.

Exercise:

tbd.

Lab: tbd.

Type(s) of examination: Type of exam graded. The exam grade is the grade for the course.

Teaching media: tbd.

Literature: tbd.



Version 1.2

194

Spezielle Gebiete der Automatisierungstechnik (SU / 5208)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Automatisierungstechnik Kzz.: SU FNR: 5208

Angebotshäufigkeit: Sommer- oder Wintersemester


Dozent(in): NN



in den

Studiengängen/Studiense

mester:






Lehrform tbd.

SWS: 4

Kontaktzeit /

Eigenstudium:



Voraussetzungen: tbd.

Lernziele,

Kompetenzen:

Dieses Wahlpflichtmodul dient als Platzhalter, wenn ein Wahlpflichtmodul

mit Themen aus dem Gebiet der Automatisierungstechnik angeboten

werden kann. Diese Beschreibung wird dann spezifiziert.

Inhalt: Vorlesung: tbd.

Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-


Prüfungsform benotet.


Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

195

Spezielle Gebiete der Datenwissenschaften (SG / 5251)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Datenwissenschaften Kzz.: SG FNR: 5251



Dozent(in): NN




Studiensemester:


Lehrform / SWS: tbd.

SWS 4

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Lernziele,

Kompetenzen:

Diese Wahlpflichtmodul dient als Platzhalter, wenn ein Wahlpflichtmodul

mit Themen aus dem Gebiet der Datenwissenschaften angeboten werden

kann. Die Modulbeschreibung wird dann spezifiziert.


Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-




Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

196

Spezielle Gebiete der Elektronik (SE / 5146)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Elektronik Kzz.: SE FNR: 5146



Dozent(in): NN




Studiensemester:







SWS 4

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Lernziele,

Kompetenzen:


mit Themen aus dem Gebiet der Elektronik angeboten werden kann.

Diese Beschreibung wird dann spezifiziert.


Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-




Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

197

Spezielle Gebiete der Energietechnik (SZ / 5270)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Energietechnik Kzz.: SZ FNR: 5270



Dozent(in): NN




Studiensemester:




SWS: 4

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Lernziele,

Kompetenzen:


mit Themen aus dem Gebiet der Energietechnik angeboten werden kann.

Die Modulbeschreibung wird dann spezifiziert.


Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-




Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

198

Spezielle Gebiete der Informatik (SI / 5195)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Informatik Kzz.: SI FNR: 5195



Dozent(in): NN




Studiensemester:




Lehrform / SWS: Vorlesung / SWS

Übung / SWS

Praktikum / SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Lernziele,

Kompetenzen:


mit Themen aus dem Gebiet der Informatik angeboten werden kann.

Diese Beschreibung wird dann spezifiziert.


Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-




Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

199

Spezielle Gebiete der Kommunikationstechnik (SK / 5143)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Kommunikationstechnik Kzz.: SK FNR: 5143



Dozent(in): NN



in den Studiengängen

/Studiensemester:





Übung / SWS

Praktikum / SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Lernziele,

Kompetenzen:


mit Themen aus dem Gebiet der Kommunikationstechnik angeboten

werden kann. Diese Beschreibung wird dann spezifiziert.


Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-




Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

200

Spezielle Gebiete der Softwaretechnik (SS / 5147)

Modulbezeichnung: Spezielle Gebiete der Softwaretechnik Kzz.: SS FNR: 5147



Dozent(in): NN




Studiensemester:





Übung / SWS

Praktikum / SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Lernziele,

Kompetenzen:


mit Themen aus dem Gebiet der Softwaretechnik angeboten werden

kann. Diese Beschreibung wird dann spezifiziert.


Übung: tbd.

Praktikum: tbd.

Studien-




Medienformen: tbd.

Literatur: tbd.



Version 1.2

201

Strömungsmaschinen (SR / 5276)

Modulbezeichnung: Strömungsmaschinen Kzz.: SR FNR: 5276


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Georg Klepp

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Georg Klepp




Studiensemester:




Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:

150 h davon 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium

Kreditpunkte / Workload: 5



„Mathematik 1-2“, „Mathematik für Energiemanagement 1-2“,

„Thermodynamik 1“ sowie „Physik für Energiemanagement“ absolviert

zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können die theoretischen Grundlagen der Fluid- und

Thermodynamik auf die Berechnung und Konstruktion von

Strömungsmaschinen anwenden. Sie sind in der Lage, einfache

Maschinenkonstruktionen anzufertigen und Auslegungsberechnungen

durchzuführen. Sie kennen das Betriebsverhalten von

Strömungsmaschinen, können dieses beurteilen und geeignete Maschinen

je nach Problemstellung auswählen.

Inhalt: Überblick, Strömungsmaschine als black box, Energiebilanz, Strömungsma-

schine in der Anlage, hydraulische und thermische Strömungsmaschinen,

Reaktionsgrad, Eulersche Turbinenhauptgleichung, Ähnlichkeitsgesetze,

Strömung im Schaufelkanal, Verluste, Leitapparate, hydrodynamische

Kräfte, Kavitation, Überschallgrenze bei Verdichtern, Betriebsverhalten und

Regelung

Studien-


Klausur, 120 Minuten oder mündliche Prüfung, benotet.


Medienformen: Kreide und Tafel, Folien, Videos, Unterlagen auf elektronischer

Lernplattform

Literatur: Willi Bohl: Strömungsmaschinen 1 und 2, Vogel

Herbert Sigloch: Strömungsmaschinen, Hanser



Version 1.2

202

Studienarbeit (SA / 5210)

Modulbezeichnung: Studienarbeit Kzz.: SA FNR: 5210

Modulverantwortliche(r): der/die Erstprüfende

Dozent(in): ---

Sprache: deutsch oder englisch Stand: 15.07.2019



Studiensemester:

Data Science (B.Sc.:): 6. Semester, Pflichtmodul






Lehrform / SWS: eigenständige Untersuchung einer ingenieurmäßigen Aufgabenstellung

Kontaktzeit /

Eigenstudium:

300 h



Inhaltlich: Alle Pflichtmodule sollten absolviert sein

Lernziele,

Kompetenzen:

Durch die Studienarbeit können die Studierenden die bisher im Studium

erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten anwenden. Dadurch werden

praktische Erfahrungen erworben und die Methoden- und Fachkompetenz

hinsichtlich der praxisnahen Anwendung vertieft. Aufgrund

unterschiedlicher Aufgabenstellungen können bestimmte Methoden- und

Fachkompetenzen in besonderer Weise vertieft oder erworben werden.

Lernziel der Studienarbeit ist es auch, die in einzelnen Modulen erlernten

Fähigkeiten zusammenzuführen und so mit einem verbreiterten Blick an

ein praxisnahes Projekt heranzugehen.

Im Rahmen der Studienarbeit werden die einzelnen Prozessschritte einer

Projektabwicklung erlernt und dies als Methodenkompetenz erworben.

Inhalt: Richtet sich nach der konkreten ingenieurmäßigen Aufgabenstellung.

Studien-


Schriftlicher Bericht, benotet. Vortrag,

unbenotet. Die Note entspricht der Note für das

Modul.

Medienformen: ---

Literatur: Als Vorberereitung ist keine Literatur angebbar.



Version 1.2

203

Systemprogrammierung eingebetteter Systeme (SP / 5145)

Modulbezeichnung: Systemprogrammierung eingebetteter

Systeme

Kzz.: SP FNR: 5145


Modulverantwortliche(r): N.N.

Dozent(in): N.N.



den Studiengängen/

Studiensemester:





Praktikum / 3 SWS





„Programmierung eingebetteter Systeme“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen die internen Strukturen von

Systemprogrammen (Monitor-Programme, Betriebssysteme). Sie

erwerben die Methodenkompetenz, einfache Systemprogramme zu

programmieren.

Inhalt: Vorlesung: Systemsoftware für eingebettete Systeme,

Monitorprogramme, Exception-Verarbeitung, Laden von Programmen,

Echtzeitbetriebssysteme, Speicherverwaltung, Programmverwaltung im

Multitasking, Ein-/Ausgabe-Verwaltung.

Praktikum: Programmieren eines Monitor-Programms. Die Programme

werden mit den Studierenden diskutiert.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Tafel, Folien/ Beamer, Handouts.

Literatur: Mandl, P: Grundkurs Betriebssysteme. Springer Vieweg 2014.

Glatz, E: Betriebssysteme: Grundlagen, Konzepte,

Systemprogrammierung. dpunkt 2015.

Tanenbaum, A: Moderne Betriebssysteme. Pearson 2016.

Achilles, A: Betriebssysteme. Springer 2006.

Brause, R: Betriebssysteme. Grundlagen und Konzepte. Springer Vieweg

2017.



Version 1.2

204

Technikdidaktik (TD / 5217)

Modulbezeichnung: Technikdidaktik Kzz.: TD FNR: 5217



Dozent(in): Svenja Claes (Staatsexamen BK), Claudia Mertens (Staatsexamen GyGe),

Thomas Weber (Staatsexamen Sek 1)




Studiensemester:

Elektrotechnik (B.Sc.): 4.+ 5. Semester, Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:






Lernziele,

Kompetenzen:

Anwenden:

Die Studierenden planen Unterrichtseinheiten und berücksichtigen dabei

verschiedene Medien und besondere Methoden des Technikunterrichts,

um vorgegebene Lehr- und Lernziele in der Technik-Vermittlung zu

erreichen.

Durch psychologische und soziologische Betrachtung von Unterricht

erfassen die Studierenden, welche Faktoren beim Lernen berücksichtigt

werden müssen.

Inhalt: Die Studierenden erarbeiten anhand der Lehrpläne und Richtlinien des

Landes NRW Lehr- und Lernziele für ihre Fachrichtungen (Elektrotechnik/

Maschinen-technik). Darauf basierend werden Unterrichtseinheiten

geplant, bei denen verschiedene Medien und Methoden zum Einsatz

kommen. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf den speziellen Methoden des

Technikunterrichts.

Studien-


Mündliche Prüfung oder Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung,

jeweils benotet.



Literatur: Hüttner, Andreas: Technik unterrichten: Methoden und

Unterrichtsverfahren im Technikunterricht, Europa-Lehrmittel 2009




Version 1.2

205

Technische Mechanik und Modellierung (TM / 5263)

Modulbezeichnung: Technische Mechanik und

Modellierung

Kzz.: TM FNR: 5263







Studiensemester:



Lehrform / SWS: Vorlesung / 2 SWS Seminar / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Mathematik 1-2“ sowie „Physik für Energietechnik“ absolviert zu haben.

Lernziele, Kompetenzen: Die Studierenden beherrschen die Grundzüge der technischen

Mechanik. Sie können statische, stationäre und dynamische,

mathematische Modelle von mechanischen und elektromechanischen

Systemen in einer für bestimmte mechatronische Anwendungen

geeinigten Form und Modellierungstiefe entwickeln. Explizite

Berücksichtigung finden dabei energie-, sicherheits- und

komfortrelevante Modellierungsaspekte und Zielgrößen.

Inhalt: Technische Mechanik: Statik und Dynamik starrer Körper, Prinzip der

virtuellen Verschiebungen, Hooke’sches Gesetz, Torsion, Kinetik des

Massenpunktes, Newtonsches Grundgesetz, Prinzip von d’Alembert,

Arbeit, kinetische Energie, Potential und Energie, Impuls- und Drallsatz,

Kinematik für Translation, Rotation und allgemeine Bewegung,

Kinematik starrer Körper, freie und erzwungene Schwingungen

Modellierung: Modellierung mechanischer, elektromechanischer und

thermischer Systeme, Analogien zwischen Mechanik, Elektrotechnik,

thermischen und fluidischen Systemen, Modellierungstiefe,

wissenschaftliches Modellverständnis, Verifizierung und Validierung

Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

206


Literatur: Manken, R.: Lehrbuch der Technischen Mechanik - Statik: Grundlagen

und Anwendungen. Springer, 2012

Manken, R.: Lehrbuch der Technischen Mechanik - Dynamik: Eine

anschauliche Einführung. Springer, 2012

Janschek, K.: Systementwurf mechatronischer Systeme: Methoden –

Modelle – Konzepte. Springer, 2010



Version 1.2

207

Technisches Englisch (TE / 5173 / 5252)

Modulbezeichnung: Technisches Englisch Kzz.: TE FNR: 5173 / 5252


Modulverantwortliche(r): Dr. (USA) Siegbert Klee

Dozent(in): Dr. (USA) Siegbert Klee

Sprache: English Stand: 26.05.2020



Studiensemester:




Semester, Pflichtmodul Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 4. Semester, Pflichtmodul



Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Wahlpflichtmodulen.

Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

The students are able to read and understand unfamiliar texts and

comprehend spoken English. They can communicate clearly and correctly,

as well as explain and substantiate their own viewpoints. They can write

resumes, applications and formal letters, using the correct phrases and

terminology. They are able to describe technical processes clearly and also

have some familiarity with commonly-used vernacular expressions. They

understand technical pointers and user instructions. They can give clear,

well-structured presentations.

Inhalt: Lecture: English language texts on the following topics will be addressed:

Production processes, automation, monitoring and control, electricity

generation and use, energy efficiency, CV/resume, formal letters, etiquette

in discussions/disagreements and presentation techniques.

Grammar: general revision of tenses and word order, gerunds, participles,

passive and conditional forms, typical idioms and colloquial expressions in

common use.

Exercises: Spontaneous speaking and writing

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Hörtexte, Skript.

Literatur: Keine zur Vorbereitung erforderlich



Version 1.2

208

Tech Startup (TS / 5253)

Modulbezeichnung: Tech Startup Kzz.: TS FNR: 5253



Dozent(in): Prof. Dr. habil. Andreas Welling Stand: 15.07.2019

Sprache: deutsch

Verwendung des

Moduls in den

Studiengängen/

Studiensemester:




5./6. Semester, Wahlpflichtmodul

Mechatronik (B.Sc.): 5./6. Semester, Wahlpflichtmodul

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.): 5./6. Semester,

Wahlpflichtmodul


Lehrform / SWS: Seminaristische Vorlesung: 1 SWS/ 15 h, Praktikum: 3 SWS/ 45 h

Kontaktzeit / Eigenstudium: 150 h

Kreditpunkte / Workload: 5


Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen: Die Studierenden erwerben in einem interdisziplinären

Projektteam, gemeinsam mit Studierenden der Fachbereiche

Produktion und Wirtschaft und Umweltingenieurwesen und

Angewandte Informatik grundlegende Kenntnisse eines Startups

für technische Produkte. Sie nutzen, vertiefen und erweitern

erworbenes Fachwissen zur interdisziplinären Bearbeitung von

Fragestellungen.

Training von unternehmerischem Denken und Handeln im

Gründungskontext

Arbeiten unter realen Marktbedingungen

Durch die obligatorischen Zwischen- und Endpräsentationen

fördert das Modul die Entwicklung von Medienkompetenz.

Inhalt: Einführungswoche, begleitende Schulung und Vertiefung in den

Grundlagen der Gründung, des Projektmanagements und

relevanter Schlüsselqualifikationen

Durchführung einer Marktanalyse und Vermarktungsstrategie,

Marketing über Social Media, Webseite

Projektmanagement, -controlling

Geschäftsmodellentwicklung, Erstellung eines Businessplans

Produktdesign und Engineering

Entwicklung eines Produktprototyps in der SmartFactoryOWL

Pitch des Businessplans und der Projektergebnisse vor einer Jury

Studien-





Version 1.2

209

Medienformen: Seminaristische Vorlesung mit dem Einsatz von Tafel, Präsentationsfolien

und Computer.

Literatur: Oliver Gassmann, Karolin Frankenberger, Michaela Csik:

Geschäftsmodelle entwickeln: 55 innovative Konzepte mit dem St. Galler

Business Model Navigator, 2013

Alexander Osterwalder, Yves Pigneur, Greg Bernarda, Alan Smith

Value Proposition Design, 2015

Schnelle, H., Projekte zum Erfolg führen, Projektmanagement

systematisch und kompakt, 2004



Version 1.2

210

Thermodynamik 1 (TK1 / 5265)

Modulbezeichnung: Thermodynamik 1 Kzz.: TK1 FNR: 5265


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Joachim Dohmann

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Joachim Dohmann




Studiensemester:




Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Mathematik 1-2“ sowie „Physik für Energietechnik“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen die Begriffe und Grundgesetze

der technischen Thermodynamik und können sie sicher auf technische

Problemstellungen anwenden. Sie erkennen in technischen Situationen

auftretende thermodynamische Probleme, können sie beschreiben und

lösen.

Inhalt: Thermisches Verhalten einfacher Stoffe. Thermische Zustandsgrößen

Druck und Temperatur. Temperaturmessung. Massen- und

Energiebilanzen.

Kalorimetrie. Verbrennung. Thermische Zustandsgleichung. Prozessgrößen

Wärme und Arbeit. Zustandsänderungen idealer Gase. Erster Hauptsatz

der Thermodynamik, Kalorische Zustandsgrößen, Innere Energie, Enthalpie

und Entropie. Dissipation, Zweiter Hauptsatz der Thermodynamik. Ideale

Kreisprozesse. Technische Beispiele: Joule-, Ericson-, Otto- und

Dieselprozess.

Reale Kreisprozesse.

Studien-


Klausur 1 h, benotet


Medienformen: Folien, Tafel, Skript

Literatur: Baehr, H.D.; Kabelac, S.; Thermodynamik, Springer Verlag

Cerbe, G.; Wilhelms, G.; Technische Thermodynamik, Carl Hanser Verlag



Version 1.2

211

Thermodynamik 2 (TK2 / 5273)

Modulbezeichnung: Thermodynamik 2 Kzz.: TK2 FNR: 5273


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Joachim Dohmann

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Joachim Dohmann




Studiensemester:




SWS Übung / 1

SWS Praktikum /

1 SWS

Arbeitsaufwand: 60 h Präsenz- und 90 h Eigenstudium

Kontaktzeit /

Eigenstudium:

5 CR / 150 h




„Thermodynamik 1“ sowie „Physik für Energietechnik“ absolviert zu

haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können die Begriffe Innere Energie, Enthalpie, Entropie

etc. anwenden. Sie sind in der Lage, thermodynamische

Problemstellungen zu abstrahieren, in thermodynamischen Diagrammen

darzustellen und mit diesen Diagrammen zu arbeiten. Sie können

Wärmeaustauschprozesse analysieren und berechnen.

Inhalt: Praktische Nutzung thermodynamischer Diagramme. Thermisches

Verhalten von Stoffen mit Phasenänderung. Zustandsänderungen des

Mediums Dampf. Technische Anwendungen hierzu. Wärmeübertragung

durch Leitung, Konvektion und Strahlung.

Zum Stoff werden vertiefende Experimente im Labor durchgeführt: z.B.

Untersuchungen an einem Schraubenkompressor, stationäre

Wärmeleitung, instationäre konvektive Wärmeübertragung,

Wärmestrahlung. Thermographie.

Studien-


Klausur 90-minütig, benotet.


Medienformen: Folien, Tafel, Skript

Literatur: Cerbe, G.; Wilhelms, G.; Technische Thermodynamik, Carl Hanser Verlag

Polifke, W.; Kopitz, T.; Wärmeübertragung, 2. Auflage 2009, Verlag Pearson

Deutschland



Version 1.2

212

Unterricht und allgemeine Didaktik (UD / 5215)

Modulbezeichnung: Unterricht und allgemeine Didaktik Kzz.: UD FNR: 5215


Modulverantwortliche(r): Dr. Claudia Mertens (Staatsexamen GyGe)

Dozent(in): Dr. Claudia Mertens (Staatsexamen GyGe), Svenja Claes (Staatsexamen

BK), Thomas Weber (Staatsexamen)



den Studiengängen/

Studiensemester:



Übung / 2 SWS






Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen: Die Studierenden kennen unterschiedliche lerntheoretische und

didaktische Unterrichtsmodelle sowie Konzepte für die Gestaltung von

Lehr-Lern-Arrangements. Sie haben Wissen über verschiedene

Entwicklungstheorien, kennen die unterschiedlichen Teilbereiche des

(beruflichen) Bildungssystems und die je spezifischen institutionellen und

organisationalen Strukturen des Arbeitsplatzes einer Lehrkraft.

Anwenden: Die Studierenden beobachten Unterricht, um Gelerntes mit

der Praxis abzugleichen. Sie ordnen beobachtete Sequenzen in

theoretische Konstrukte ein und stellen sie in den Kontext

lerntheoretischer und didaktischer Unterrichtsmodelle.

Analysieren: Die Studierenden reflektieren systematisch ihren bisherigen

Kompetenzerwerb wird unter Anwendung von Konzepten/ Modellen und

Theorien. Durch die Auseinandersetzung mit den Konzepten/ Modellen

sind die Studierenden in der Lage, das eigene didaktische Handeln

einzuordnen und zu hinterfragen.

Inhalt: Bildungsziele (beruflicher) Bildung; Lerntheorien; Professionelles Handeln

als Lehrkraft; Erfassung von Lernvoraussetzungen und die Konsequenzen

daraus; Unterrichtsmodelle; Theorien der Beratung und Erziehung

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung oder Ausarbeitung,

jeweils benotet. Die Note entspricht der Note für das Modul.


Literatur: Bovet, G.; Huwendiek, V. (Hrsg): Leitfaden Schulpraxis: Pädagogik und

Psychologie für den Lehrberuf. Cornelsen 2014

Tuldoziecki, G.; Herzig, B.; Blömeke, S (2017): Gestaltung von Unterricht:

Eine Einführung in die Didaktik. utb.



Version 1.2

213




Version 1.2

214

User Experience & Interaction Design (UE / 5231)

Modulbezeichnung: User Experience & Interaction Design Kzz.: UE FNR: 5231





Verwendung des

Moduls in den

Studiengängen/

Studiensemester:



Wahlpflichtmodul


Übung / 2 SWS




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden haben das Ziel des User Experience & Interaction

Design (Gestaltung von Nutzererlebnissen und Interaktionen)

verstanden und sind mit dessen zugrundeliegenden Prinzipien und

Prozessen vertraut. Darüber hinaus haben Sie ein angemessenes

Spektrum an Methoden zur Erfassung und Evaluierung der User

Experience kennengelernt. In praktischen

Übungen haben die Studierenden Vorgehensweisen und die dafür

notwendigen Werkzeuge theoretisch durchdrungen und praktisch

angewendet.

Inhalt: Usability bezeichnet die Gebrauchstauglichkeit von Produkten oder

Systemen. Usability alleine erklärt jedoch nicht immer den Erfolg (oder

Misserfolg) von Produkten. Oft entscheiden gerade ästhetische

Faktoren oder die Haptik, ob sich ein Produkt auf dem Markt behaupten

kann. In jüngster Vergangenheit hat daher das Konzept der User

Experience (UX, zu deutsch: Nutzererlebnis) an Bedeutung gewonnen.

Bei der Evaluierung der UX wird die Interaktion zwischen Nutzern und

Systemen bzw. Produkten ganzheitlich betrachtet.

In dieser praxisnahmen Veranstaltung wollen wir uns mit den

Konzepten der User Experience und dem Design von Interaktionen

beschäftigen: Welche Methoden gibt es zur Bestimmung des

Nutzererlebens? In welchen Situationen sollte die User Experience

analysiert werden? Welchen Einfluss hat die Interaktion auf die User

Experience? Es wird am Beispiel existenter digitaler Systeme

gemeinsam erarbeitet und diskutiert, wie technische Systeme gestaltet

werden können, die eine gute UX bieten.

Studien-


Ausarbeitung

Medienformen:



Version 1.2

215

Literatur: Literatur:

DIN EN ISO 9241. Ergonomics of Human-System Interaction, Part 210:

Human-Centred Design for Interactive Systems. 2010

DIN EN ISO TR 16982. Ergonomics of Human-System Interaction:

Usability Methods Supporting Human-Centred Design. 2006

Gray, D.: Gamestorming. 1. Aufl. Köln: O'Reilly, 2011.

Greenberg, S., Buxton, B., Carpendale, S., Marquardt, N.: Sketching User

Experiences. 1. Aufl. Heidelberg: mitp., 2014.

Knapp, J., Zeratsky, J., Kowitz, B.: Sprint. 1. Aufl. Simon & Schuster, 2016.

Moser, C.: User Experience Design. Mit erlebniszentrierter

Softwareentwicklung zu Produkten, die begeistern. Germany: Springer,

2012.

Bergstrom, J. R., & Schall, A. (Eds.). (2014). Eye tracking in user

experience design. Elsevier. Albert, W., & Tullis, T. (2013). Measuring the

user experience: collecting, analyzing, and presenting usability metrics.

Newnes.



Version 1.2

216

Vernetzung in Fahrzeugen (VN / 5170)

Modulbezeichnung: Vernetzung in Fahrzeugen Kzz.: VN FNR: 5170







Studiensemester:

Data Sciende (B.Sc.): 5. Semester, Wahlpflichtmodul





Übung / 1 SWS

Praktikum / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen und verstehen grundlegende Technologien,

Begriffe, Systemansätze und Messverfahren für Kommunikation in

Fahrzeugen und die entsprechenden Herausforderungen an diese Systeme.

Die wesentlichen Technologien sind bekannt und können für

Anwendungsfelder bewertet und genutzt werden,

Inhalt: Vorlesung: Anforderungen an Fahrzeugkommunikationssysteme und

bekannte Ansätze CAN, LIN, Flexray, MOST, Ethernet

Übung: Übungen orientieren sich an der Vorlesung und diesen der

Abschätzung und Bewertung von Kommunikationsanforderungen.

Praktikum: Projektarbeit um ein CAN-basiertes System zu realisieren oder

in einer Simulationsumgebung nachzubilden.

Studien-


Ausarbeitung und Präsentation, benotet.



Literatur: Grzemba, A.: MOST. Das Multimedia-Bussystem für den Einsatz im

Automobil. Franzis, 2007.

Etschberger, K.: Controller-Area-Network. Grundlagen, Protokolle,

Bausteine, Anwendungen. Hanser, 2011.

Rausch, M.: FlexRay. Grundlagen, Funktionsweise, Anwendung. Hanser,

2007.

Zimmermann, W., Schmidgall, R.: Bussysteme in der Fahrzeugtechnik.




Version 1.2

217

Verteilte Systeme (VS / 5171)

Modulbezeichnung: Verteilte Systeme Kzz.: VS FNR: 5171






den Studiengängen/

Studiensemester:




Übung / 2 SWS




Wahlpflichtmodulen.



Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden besitzen theoretisches Grundlagenwissen und

praktische Fähigkeiten im Gebiet der parallelen und verteilten Systeme.

Sie kennen hierfür verwendete Systemstrukturen und

Betriebssystemerweiterungen. Sie kennen Techniken zur

Programmierung verteilter Anwendungen.

Inhalt: Vorlesung: Grundlagen (Ziele und Klassen verteilter Systeme),

Architekturstile, Systemarchitekturen (zentralisierte, dezentralisierte und

Hybrid-Architekturen), Threads, Virtualisierung, Clients, Server

(allgemeine Entwurfsfragen, Aufbau von Server-Clustern, verteilte

Server), Codemigration, Kommunikation (Protokollschichten, Arten der

Kommunikation), entfernter Prozeduraufruf (Grundlagen der RPC-

Verwendung, Übergabe von Parametern, asynchrone RPCs),

nachrichtenorientierte Kommunikation (flüchtige und persistente

Kommunikation), stream-orientierte Kommunikation (Unterstützung für

kontinuierliche Medien, Streams und Dienstgüte, Synchronisierung von

Streams), Benennung und Namenssysteme (Namen, Bezeichner und

Adressen, lineare und hierarchische Benennung), Synchronisierung

(Uhren-Synchronisierung, logische Uhren, gegenseitiger Ausschluss),

Konsistenzmodelle (Gründe für Replikation, Replikation als

Skalierungstechnik, datenzentrierte und clientzentrierte

Konsistenzmodelle), Replikationsverwaltung (Platzierung der

Replikatserver, Replikation und Platzierung von Inhalten, Verteilung von

Inhalten), Konsistenzprotokolle (urbildbasierte Protokolle, Protokolle für

replizierte Schreibvorgänge, Cache-Kohärenzprotokolle)



Studien-


Klausur, benotet.




Version 1.2

218

Medienformen: Tafel, PC-Präsentationen, Folien.

Literatur: Andrew Tanenbaum, Maarten van Steen (2014) Verteile Systeme:

Prinzipien und ParadigmenPearson Studium, 3. Auflage, ISBN: 978-3-

8273-7293-2



Version 1.2

219

Vertiefung Bauorganisation (VB / 5279)

Modulbezeichnung: Vertiefung Bauorganisation Kzz.: VB FNR: 5279

Angebotshäufigkeit: jährlich im Sommer- oder Wintersemester

Modulverantwortliche(r): Prof.‘in Claudia Fries

Dozent(in): Prof.‘in Claudia Fries




Studiensemester:




Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Vertieftes und gesichertes Erkennen der Risikofaktoren von

Planungs- und Baustellenabläufen.

Folgerichtiges Agieren und Reagieren bei dem Auftreten von Störungen

im Planungs- und Baustellenablauf.

Inhalt: An konkreten Beispielen werden insbesondere vertragliche und

haftungsrechtliche Fragestellungen analysiert und erörtert.

Begleitend werden Teilaspekte des Baubetriebs in Kurzreferaten erarbeitet

und präsentiert.

Analyse, Aufbau, Methodik und Vortrag werden geübt.

Studien-




Literatur: Nach Angaben der Lehrenden



Version 1.2

220

Vertiefung Bauphysik (VY /5280)

Modulbezeichnung: Vertiefung Bauphysik Kzz.: VY FNR: 5280

Angebotshäufigkeit: Jährlich im Sommer- oder Wintersemester

Modulverantwortliche(r): Prof.‘in Dr.-Ing.‘in Susanne Schwickert

Dozent(in): Prof.‘in Dr.-Ing.‘in Susanne Schwickert, N.N.




Studiensemester:




Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Anwendung von Methoden, Verfahren und Techniken zur Messung

und Berechnung von Fragestellungen im Bereich Raum- und

Bauakustik, Wärme, Feuchte, Klima und Behaglichkeit.

Erlernen von Vor- und Nachteilen und Einsatzmöglichkeiten der Methoden,

Verfahren und Techniken.

Auswahl geeigneter Lösungsmethoden

Inhalt: In Vorlesungen werden die wesentlichen Methoden zur Modellbildung, zur

numerischen und experimentellen Problemlösung, zur in-situ-Messung

von Kenngrößen und zur Bewertung der Ergebnisse vermittelt.

In Übungen und Referaten wird das Vorlesungswissen auf konkrete

Aufgabenstellungen angewendet und vertieft

Studien-




Literatur: Schwickert, Klausurtraining Bauphysik, Shaker Verlag

Lutz, Jenisch, Klopfer, Lehrbuch der Bauphysik, Teubner Verlag

Fasold, Veres, Schallschutz und Raumakustik in der Praxis, Verlag für

Bauwesen

Wellpott, Tehnischer Ausbau von Gebäuden, Kohlhammer

Pistohl, Handbuch der Gebäudetechnik, Band 1 und 2, Werner Verlag



Version 1.2

221

Vertiefung digitales Entwerfen (VD / 5244)

Modulbezeichnung: Vertiefung digitales Entwerfen Kzz.: VD FNR: 5244


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Axel Häusler

Dozent(in): Prof. Dr. Axel Häusler




Studiensemester:



Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

• Experimenteller Umgang mit digitalen Medien im Entwurfs- und

Planungsprozess erlernen

• Visualisierung, Bildbearbeitung und Desktop Publishing als

Bestandteil digitaler Präsentation vertiefen

• Umgang mit unterschiedlichen Datenquellen und Software-

Applikationen üben

Inhalt: • für die Planung und Darstellung einer Entwurfsidee relevante

Softwareanwendungen

• vertiefende oder experimentelle Gestaltung einer Entwurfsaufgabe

mit Hilfe von GIS-

/CAD- und Visualisierungsprogrammen sowie Modellierungssoftware

Studien-


Präsentation mit schriftlicher Zusammenfassung

Medienformen:

Literatur: /



Version 1.2

222

Vertiefung Elektrotechnik (VT / 5126)

Modulbezeichnung: Vertiefung Elektrotechnik Kzz. E: VT | FNR: 5126

Kzz. T: TVE | FNR: 6550







Studiensemester:




Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kreditpunkte: 5 CR



„Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2“ sowie „Mathematik 1, 2“ absolviert

zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden beherrschen die mathematische Behandlung

inhomogener und zeitabhängiger Felder. Außerdem können Sie

Methoden zur Behandlung nichtsinusförmiger periodischer und

transienter Vorgänge anwenden. Damit können die erweiterten

mathematischen Fähigkeiten im Bereich Integralrechnung,

Differenzialgleichungen und Transformationen als Methodenkompetenz

auf praxisrelevante elektrotechnische Problemstellungen angewendet

werden.

Inhalt: Vorlesung: Inhomogene zeitkonstante Felder (elektrisches

Strömungsfeld, elektrostatisches Feld, magnetisches Feld, POYNTING-

Vektor), zeitabhängige Felder (Induktion, Transformator und Überträger),

nichtsinusförmige Schwingungen (FOURIER-Reihen, Eigenschaften

nichtsinusförmiger Schwingungen, lineare und nichtlineare Verzerrungen,

FOURIER-Transformation), transiente Vorgänge




Studien-


Klausur, benotet.



Literatur: Führer, A., Heidemann, K., Nerreter, W.: Grundgebiete der Elektrotechnik.

3 Bände. Hanser.




Version 1.2

223

Vertiefung Hochfrequenztechnik (VH / 5164)

Modulbezeichnung: Vertiefung Hochfrequenztechnik Kzz.: VH | FNR: 5164







Studiensemester:



Übung / 1 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:





„Hochfrequenztechnik“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden kennen den Zusammenhang zwischen der

Leitungsgeometrie und den Ausbreitungseigenschaften der wichtigsten

planaren Leitungen. Sie sind in der Lage, für eine bestimmte Anwendung

die Leitung geeignet zu dimensionieren. Sie lernen wichtige Komponenten

der Hochfrequenztechnik, begrenzende Effekte der Signalübertragung

und die Verwendung geeigneter Messgeräte kennen. Sie können diese

Fachkompetenz als Methodenkompetenz auf typische praktische

Probleme anwenden. Damit sind sie in der Lage, Sende- und

Empfangsstufen zu dimensionieren und messtechnisch zu

charakterisieren.

Inhalt: Vorlesung: Planare Leitungen, Anpass-Schaltungen, Rauschen,

nichtlineare Verzerrungen, Mischer, Netzwerkanalysator, passive

Bauelemente, Leiterplattenentwurf.




Praktikum: Simulationsprogramm, Verstärker und Mischer, Rauschen,

Netzwerkanalysator

Studien-





Literatur: Detlefsen, J., Siart, U.: Grundlagen der Hochfrequenztechnik, Oldenbourg,

2003.

Zimmer, G.: Hochfrequenztechnik, Springer, 2000.



Version 1.2

224

Vertiefung Kommunikation (VO / 5282)

Modulbezeichnung: Vertiefung Kommunikation Kzz.: VO FNR: 5282


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Martin Ludwig Hofmann

Dozent(in): Prof. Dr. Martin Ludwig Hofmann, N.N.



den Studiengängen/

Studiensemester:




Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Grundlagen der Kommunikation und der Konzeption von

Kommunikationsprozessen

Grundkompetenzen in den Bereichen Markenbildung und Markenführung

diese Kompetenzen in eigene konzeptionelle und gestalterische

Entwürfe zu übertragen

Darüber hinaus Erwerb von Grundkompetenzen der visuellen Kommunikation und Erhöhung der Textkompetenz.

Inhalt: Die Studierenden führen eigene Best-Case-Analysen durch und

entwickeln eine eigene Kommunikationskonzeption.

Dabei können unter anderem folgende Inhalte relevant werden:

Strategische Planung im Kommunikationsprozess Grundlagen des Brandings im raumgreifenden Sinne (Prozesse

der raumgreifenden Markenbildung) Die sichtbaren und unsichtbaren Elemente einer Marke Corporate Identity und Corporate Design Integrierte Kommunikation Campaigning (Grundzüge der Kampagnenentwicklung) Verbale Kommunikation (Funktion und Bedeutung des Texts im

Kommunikationsprozess) Raumbezogene Marketingformen Psychologische Aspekte des Marketings

Studien-




Literatur: Bernays, Edward: Propaganda. Die Kunst der Public Relations, Freiburg

2007. Gaede, Werner: Abweichen von der Norm. Enzyklopädiekreativer

Werbung, München 2002.

Hofmann, Martin Ludwig: Mindbombs. Was Werbung und PR von

Greenpeace & Co. lernen können, München 2008.

Kotler, Philip / Armstrong, Gary / Saunders, John / Wong, Veronica:

Grundlagen des Marketing, München 2011.

Levinson, Jay Conrad: Guerilla-Marketing des 21. Jahrhunderts, 2008.



Version 1.2

225

Ries, Al / Ries, Laura: Die 22 unumstößlichen Gebote des Branding,

München 1999.

Taylor, Alice Kavounas: Strategic Thinking for Advertising Creatives, London

2013



Version 1.2

226

Vertiefung Konstruktion und Ausbau – Bauschäden (VK / 5281)

Modulbezeichnung: Vertiefung Konstruktion und Ausbau -

Bauschäden

Kzz.: VK FNR: 5281


Modulverantwortliche(r): Prof.’in Dr. Uta Pottgiesser

Dozent(in): Prof.’in Dr. Uta Pottgiesser




Studiensemester:




Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: /

Lernziele,

Kompetenzen:

Bau- und Werkstoffbezogene Kenntnisse und Zusammenhänge von

Material, Konstruktion und Fügung,

Befähigung zur Analyse und Bewertung von Konstruktionen unter Berücksichtigung von Schnittstellen und Gewerken sowie bau- und haftungsrechtlichen Fragestellungen.

Inhalt: Analyse von typischen bau- und ausbaukonstruktiven Details

(funktional, technisch, bauphysikalisch) und rechtliche Aspekte

Analyse von Schadensbeispielen in Bezug auf Sachverhalt und Ursache

Entwicklung von Sanierungsvorschlägen, Detaillierung und Optimierung fehlerhafter Details

Recherche von Fachliteratur Analyse- und Messmethoden.

Studien-




Literatur: Skript Bauschäden

Ertl, R.; Egenhofer, M.; Hergenröder, M.; Strunck, ?.: Typische Bauschäden

im Bild. erkennen - bewerten -vermeiden -instandsetzen;

Verlagsgesellschaft Rudolf Müller GmbH & Co KG, 2014.

Zimmermann, G. (Hg.): Bausschäden-Sammlung. Schadenfreies Bauen.

13 Bände. Stuttgart: Fraunhofer IRB Verlag. 1995-2003.



Version 1.2

227

Vertiefungspraktikum (VP / 5118)

Modulbezeichnung: Vertiefungspraktikum Kzz.: VP FNR: 5118


Modulverantwortliche(r): Prof. Dr. Holger Borcherding

Prof. Dr. Rolf Hausdörfer

Prof. Dr. Jürgen Jasperneite

Prof. Dr. Thomas Korte

Prof. Dr. Rainer Rasche

Prof. Dr. Johannes Üpping

Prof. Dr. Joachim Vester

Prof. Dr. Stefan Witte

Dozent(in): Prof. Dr. Holger Borcherding

Prof. Dr. Rolf Hausdörfer

Prof. Dr. Jürgen Jasperneite

Prof. Dr. Thomas Korte

Prof. Dr. Rainer Rasche

Prof. Dr. Johannes Üpping

Prof. Dr. Joachim Vester

Prof. Dr. Stefan Witte

Dr. Nils Beckmann

Dr. Benk




Studiensemester:



Kontaktzeit /

Eigenstudium:




Inhaltlich: Mathematik 1, 2, 3, 4, Grundgebiete der Elektrotechnik 1, 2,

Vertiefung Elektrotechnik und Elektronik 1, 2 oder Programmiersprachen 2

oder Rechnernetze oder Programmierung eingebetteter Systeme

Lernziele,

Kompetenzen:

Mit dem Vertiefungspraktikum erfolgt eine Kompetenzsteigerung durch

Praxis in einem von den Studierenden gewählten Themengebiet innerhalb

der Studienrichtungen. Hierdurch erreichen die Studierenden aufgrund

einer konzentrierten Bearbeitung eine Zunahme von Fach- und

Methodenkompetenz, die auch auf andere Themengebiete anwendbar ist.

Inhalt: Praktikum: Im Rahmen des Vertiefungspraktikums wählen die

Studierenden aus mehreren Themenangeboten aus den Bereichen der

Elektronik oder Informatik. In jedem Angebot wird ein entsprechendes

Thema vertieft, vor allem durch eine praktische Anwendung. Bsp.:

Vertiefung von Elektronik durch Simulation elektronischer Schaltungen,

Vertiefung von Informatik durch Programmieraufgaben, Vertiefung von

Elektronik durch Messaufgaben, Vertiefung von Rechnernetze durch

modellbasierten Entwurf.

Studien-



Ausarbeitung oder Ausarbeitung mit Kolloquium oder Klausur oder



Version 1.2

228

mündliche Prüfung, benotet.



Literatur: Gibt jeder Dozent/jede Dozentin je nach Themengebiet speziell bekannt.



Version 1.2

229

Wärmekraftwerke (WK / 5275)

Modulbezeichnung: Wärmekraftwerke Kzz.: WK FNR: 5275



Dozent(in): N.N.




Studiensemester:




Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:






„Thermodynamik 1“ sowie „Physik für Energietechnik“ absolviert zu

haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Die Studierenden können die theoretischen Grundlagen der Fluid- und

Thermodynamik auf die Berechnung und Konstruktion von

Strömungsmaschinen anwenden. Sie sind in der Lage, einfache

Maschinenkonstruktionen anzufertigen und Auslegungsberechnungen

durchzuführen. Sie kennen das Betriebsverhalten von

Strömungsmaschinen, können dieses beurteilen und geeignete Ma-

schinen je nach Problemstellung auswählen.

Inhalt: Behandelt werden energie- und wärmetechnische Anlagen und

Verfahren. Brennstoffe, Vorkommen und Eigenschaften. Chemische

Thermodynamik, Verbrennung. Eigenschaften von Rauchgasen.

Funktionsweise von Feuerungsanlagen. Wärmeüberträgertechnik.

Aufbau von Kesseln und Dampferzeugern. Nukleare Dampferzeuger.

Energietechnische Dampfprozesse. Optimierung von Dampfprozessen.

Energiegestehungskosten. Gasturbinen-Prozess. GuD-Anlagen.

Kraftwerksnebenanlagen. CO2-freie Verbrennung (CCS-Technologie). Der

Stoff wird durch eigene Berechnungen in den Übungen vertieft.

Studien-


Klausur, benotet.


Medienformen: Folien, Tafel

Literatur: Strauß, K.; Kraftwerkstechnik. Springer Verlag.

Herbrik, R.; Energie- und Wärmetechnik. Teubner Verlag.



Version 1.2

230

Weitverkehrsnetze (WV / 5148)

Modulbezeichnung: Weitverkehrsnetze Kzz.: WV FNR: 5148







Studiensemester:




Wahlpflichtmodul



Übung / 2 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kredit Kreditpunkte /

Workload:

5 CR / 150 h



„Rechnernetze“ absolviert zu haben.

Lernziele,

Kompetenzen:

Wissen

Die Studierenden sind in der Lage, den strukturellen Aufbau des Internets

zu beschreiben und relevante Technologiebausteine einzuordnen. Sie

können grundlegenden Funktionen der erweiterten IP-Adressierung, des

MAC-Bridging sowie Schutzziele der Informationssicherheit wiedergeben.

Verstehen

Die Studierenden sind in der Lage die notwendigen Voraussetzungen des

Inter-Networkings darzustellen, das dynamische Routing zu erklären und

die Unterschiede zum statischen Routing darzulegen.

Anwenden

Die Studierenden können ein IP-Adresslayout mit erweiterten Funktionen

berechnen. Sie können Leistungsbetrachtungen (z.B. Latenzzeit,

Durchsatz in Netzen) durchführen. Sie sind in der Lage komplexere IP-

basierte Netzwerke mit Inter-Networking aufzubauen, zu konfigurieren

und zu diagnostizieren..

Inhalt: Vorlesung: Aufbau des Internets, Fortgeschrittene IP-Adressierung mit

VLSM, IPv6, Distanzvektor- und Linkstate-Routingprotokolle am Beispiel

RIP und OSPF, Classless Routing (CIDR), Aufbau von MAC-Brücken,

Virtuelle LANs (VLANs), Zugangsnetztechnologien am Beispiel von ADSL,

Informationssicherheit

Praktikum: Durchführung unterstützender Versuche zu den in der

Vorlesung behandelten Protokollen und einer komplexen Fallstudie für



Version 1.2

231

ein eigenes Weitverkehrsnetz, Anwendungen von Werkzeugen zur

Protokollanalyse und Fehlersuche. Die Laborausarbeitungen werden mit

den Studierenden diskutiert, aber nicht benotet.

Studien-


Klausur, benotet, teilweise ohne Hilfsmittel.


Medienformen: Tafel, Folien/Beamer, Skript

Literatur: Peterson, L. L., Davie, B. S.: Computer Networks: A System Approach. 2.

Aufl. Morgan Kaufmann, 1999.

Tanenbaum, A. S.: Computer Networks. 4. Aufl. Prentice Hall, 2003.



Version 1.2

232

Zellkulturtechnik (ZT / 4537)

Modulbezeichnung: Zellkulturtechnik Kzz.: ZT FNR: 4537

Angebotshäufigkeit: Vorlesung im Wintersemester, Praktikum im darauffolgenden

Sommersemester

Modulverantwortliche(r): Prof. Dr.-Ing. Björn Frahm

Dozent(in): Prof. Dr.-Ing. Björn Frahm




Studiensemester:

Medizin- und Gesundheitstechnologie (B. Sc.): 3./4. Semester,

Pflichtmodul

Lehrform / SWS: Vorlesung: 1 SWS

Praktikum: 3 SWS

Kontaktzeit /

Eigenstudium:


Kredit Kreditpunkte /

Workload:

5 CR / 150 h


Zudem erforderlich: Bestandene Modulprüfung in Grundlagen der

Mikrobiologie (GMB) sowie in Mathematik 1 und Mathematik 2 (MA1,

MA2)

Inhaltlich: Grundkenntnisse der Mikrobiologie und Mathematik

Lernziele,

Kompetenzen:

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls haben die Studierenden

grundlegende Kenntnisse der Zellkulturtechnik erworben im Hinblick auf

die Herstellung von biopharmazeutischen Produkten wie beispielsweise

Antikörper zur Krebsbehandlung, Blutgerinnungsfaktoren für

Bluterkranke und tPA gegen Thrombose.

Die Studierenden sind in der Lage, sowohl in der Laborpraxis als auch für

die großtechnische Anwendung auf die besonderen Eigenschaften von

Zellkulturen im Gegensatz zur Kultivierung von Mikroorganismen

einzugehen und den daraus resultierenden Anforderungen an die

Kultivierungen. Sie können entsprechende Bioreaktorsysteme und

bioverfahrenstechnische Prozessführungsstrategien passend für die

jeweiligen Anforderungen auswählen.

Inhalt: Vorlesung / Übung:

1. Einführung in die Zellkulturtechnik und Beispielprozesse

(Produkte aus Zellen (Wirkstoffe), Zellen als Produkte)

2. Übersicht zu Kultivierungssystemen und Bioreaktoren

(Zellkultursysteme für Routineanwendungen, „Low-Density“-

Bioreaktoren (Rührreaktor, Air-Lift, Blasensäule), „High-Density“-

Bioreaktoren (Festbett-, Wirbelschicht-, Hohlfaserreaktoren),

modellgestützte Seed-Train-Simulation und -Optimierung)

3. Aufarbeitung

Ggf. disposable Apparate- und Anlagentechnik



Version 1.2

233

Praktikum: Grundlegende Arbeiten mit Säugetier-Suspensionszellen wie

Auftauen, Handhabung, Zellvermehrung (Seed-Train) sowie Kultivierung in

einem Bioreaktorsystem. Zugehörige Analytik mit automatisierter

Zelldichte-, Vitalitäts- und Substrat-/Metabolitenbestimmung.

Studien-



Modul.

Medienformen:

Literatur: Zell- und Gewebekultur, Toni Lindl und Gerhard Gstraunthaler,

Spektrum Akademischer Verlag

Animal Cell Culture and Technology: The Basics, Michael Butler,

Garland Publishing Inc.

Bioprozesstechnik, Horst Chmiel, Spektrum Akademischer Verlag

Praxis der Bioprozesstechnik mit virtuellem Praktikum, Volker C.

Hass und Ralf Pörtner, Spektrum Akademischer Verlag

Bioreaktoren und periphere Einrichtungen, Winfried Storhas,

Vieweg

Bioverfahrensentwicklung, Winfried Storhas, Wiley-VCH Verlag

Bioprocess Engineering Principles, Pauline M. Doran, Elsevier

Biochemical Engineering, Martin Krahe, in Ullmann‘s Encyclopedia

of Industrial Chemistry



Version 1.2

234

Hinweis zu den Wahlpflichtmodulen

Studiengänge Elektrotechnik (B.Sc.), Energiemanagement und industrielle

Klimaschutztechnologie (B.Sc.) und Technische Informatik (B.Sc.):

Zulassungsvoraussetzung für alle studienbegleitenden Prüfungen in den Wahlpflichtfächern ist der

Erwerb von 26 Credits in den Pflichtfächern des ersten Semesters (siehe § 24 Abs. 4 der BPO-E-16, § 24

Abs. 4 der BPO-E-19, § 24 Abs. 3 der BPO-EKT-19 und § 23 Abs. 3 der BPO-TI-16).

Studiengang Data Science (B.Sc.):

Zulassungsvoraussetzung für alle studienbegleitenden Prüfungen in den Wahlpflichtfächern der

Anwendungsmodule „Smart Cities and Smart Environments“, „Automation and Production“ sowie

„Business Intelligence and Media“ ist der Erwerb von 26 Credits in den Pflichtfächern des ersten

Semesters der Module „Grundlagen“ und „Informatik“ sowie im Fach „Projektwoche“ (siehe § 23 Abs. 3

der BPO-DS-18).

Studiengang Medizin- und Gesundheitstechnologie (B.Sc.):

Zulassungsvoraussetzung für alle studienbegleitenden Prüfungen in den Fächern der

Wahlpflichtkataloge „Datenwissenschaften“, „Biomedizintechnik“ und „Mensch-Technik-Interaktion“ ist

der Erwerb von 25 Credits in den Pflichtfächern der ersten zwei Semester (siehe § 24 Abs. 3 der BPO-

MGT-17).

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